딥 러닝을 이용한 자연어 처리와 Faiss를 이용한 임베딩 검색기(세멘틱 서치)

자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 한 분야로, 컴퓨터가 자연어를 이해하고 해석하게 하여 인간과의 상호작용을 가능하게 하는 기술입니다. 현대의 NLP는 많은 발전을 이루었고, 특히 딥 러닝의 도입은 이러한 발전에 큰 역할을 하였습니다. 또한, 임베딩(Embedding)은 단어, 문장, 또는 문서와 같은 비정형 데이터를 고차원의 벡터로 변환하는 과정으로, 텍스트 데이터의 의미적 유사성을 비교하고 탐색하는 데 유용합니다. 본 글에서는 딥 러닝을 이용한 자연어 처리 기술과 Faiss를 활용한 임베딩 검색기 구축 방법에 대해 상세히 설명하겠습니다.

1. 자연어 처리의 기초

자연어 처리의 목표는 텍스트 데이터를 이해하고 이를 활용하여 다양한 작업을 수행하는 것입니다. NLP의 주요 작업으로는 다음과 같은 것들이 있습니다:

  • 토큰화(Tokenization): 문장을 단어로 나누는 과정입니다.
  • 품사 태깅(Part-of-Speech Tagging): 각 단어의 품사를 식별합니다.
  • 개체명 인식(Named Entity Recognition, NER): 텍스트 내에서 인물, 장소, 기관 등의 고유명사를 인식합니다.
  • 감정 분석(Sentiment Analysis): 텍스트가 긍정적인지 부정적인지 평가합니다.
  • 문서 분류(Document Classification): 텍스트를 사전 정의된 카테고리로 분류합니다.

1.1 딥 러닝 기술의 도입

딥 러닝은 인공지능의 하위 분야로, 인공 신경망(Artificial Neural Networks)을 사용하여 고차원 데이터의 패턴을 학습하는 방법입니다. 전통적인 NLP 기술에서의 한계를 극복하기 위해 텍스트 데이터를 벡터로 변환하고, 이를 기반으로 다양한 딥 러닝 모델을 사용할 수 있습니다.

2. 자연어 처리 개발에서의 딥 러닝 모델

자연어 처리에 사용되는 딥 러닝 모델에는 여러 가지가 있으며, 대표적으로 다음과 같은 모델들이 있습니다:

  • 순환 신경망(Recurrent Neural Networks, RNN): 시계열 데이터 처리에 유용하며, 텍스트의 순서를 고려하는 데 강점을 가집니다.
  • 장단기 기억 네트워크(Long Short-Term Memory, LSTM): RNN의 변형으로, 긴 시퀀스 데이터를 처리하는 데 특히 유리합니다.
  • 변환기(Transformer): RNN의 한계를 극복하고 병렬 처리가 가능하여 최근 NLP 분야에서 가장 많이 사용되는 모델입니다.

2.1 변환기 모델의 발전

변환기 모델은 셀프 어텐션 메커니즘을 통해 입력 데이터의 각 요소 간의 상대적 관계를 최대한 활용하여 효율적으로 텍스트를 처리합니다. 이는 더 나은 성능을 발휘하도록 하며, 여러 NLP 태스크에서 우수한 결과를 보여주고 있습니다.

3. 임베딩의 필요성과 벡터화 기법

임베딩은 텍스트 데이터를 고차원 벡터로 변환하여 의미적 유사성을 비교할 수 있는 방법입니다. 이러한 벡터화의 목적은 기계 학습 모델이 분류, 군집화, 검색 등의 작업을 수행할 수 있도록 데이터의 배치를 최적화하는 것입니다.

3.1 Word2Vec 및 GloVe

Word2Vec과 GloVe는 가장 널리 사용되는 임베딩 기법 중 두 가지입니다. Word2Vec은 단어 간의 관계를 학습하여 유사단어를 찾는 데 강점을 가지며, GloVe는 통계적 정보를 기반으로 단어를 벡터로 변환합니다.

3.1.1 Word2Vec의 원리

Word2Vec은 ‘Skip-Gram’ 및 ‘Continuous Bag of Words (CBOW)’라는 두 가지 모델을 사용하여 단어를 벡터로 변환합니다. 이 과정은 많은 양의 텍스트 데이터에서 단어 간의 관계를 학습하는 데 기여합니다.

from gensim.models import Word2Vec
sentences = [['나는', '딥러닝', '자랑스러워', '하는', '사람', '이다'],
             ['자연어', '처리', '는', '흥미', '로운', '분야', '이디', '다']]
model = Word2Vec(sentences, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4)

3.1.2 GloVe의 원리

GloVe는 전역적인 통계 정보를 활용하여 단어 벡터를 생성합니다. 이는 벡터 공간에서 단어 간의 거리와 관계를 의미 있게 만들어 주며, 더욱 매력적인 결과를 도출하게 됩니다.

import numpy as np
import glove

glove_model = glove.Glove(no_components=100, learning_rate=0.05)
glove_model.fit(sentences, epochs=30, no_threads=4, verbose=True)

4. Faiss를 이용한 임베딩 검색

Faiss(Facebook AI Similarity Search)는 효율적인 유사성 검색을 위한 라이브러리로, 대규모 임베딩 벡터를 활용하여 빠르고 정확한 검색을 가능하게 합니다. Faiss는 고차원 벡터 검색에서 성능 저하를 방지하기 위해 다양한 색인 구조 및 거리 측정 방법을 제공합니다.

4.1 Faiss의 특징

  • 대규모 데이터셋에서의 빠른 검색 속도
  • 벡터 공간에서의 근접 파악 및 유사도 검색 가능
  • 다양한 색인 방법 제공 (Flat, IVF, HNSW 등)

4.2 Faiss 설치 및 사용

!pip install faiss-cpu
import faiss
import numpy as np

# 데이터 생성
d = 64                           # 차원
nb = 100000                      # 데이터베이스 벡터 개수
nq = 10000                       # 쿼리 벡터 개수
np.random.seed(1234)            # 랜덤 시드 고정
xb = np.random.random((nb, d)).astype('float32')  # 예제 데이터베이스
xq = np.random.random((nq, d)).astype('float32')  # 쿼리 데이터

5. 임베딩 검색기 구축하기

이제 Faiss와 딥 러닝 기반의 임베딩을 결합하여 세멘틱 서치 기계를 만드는 방법을 살펴봅시다. 다음 단계로 외부 데이터셋을 활용하여 임베딩 벡터를 생성하고, Faiss를 사용하여 해당 벡터를 검색하는 방법을 알아보겠습니다.

5.1 데이터 수집 및 준비

자연어 처리를 위한 데이터셋은 인터넷이나 공개된 데이터베이스에서 수집할 수 있습니다. 예를 들어 한국어 뉴스 기사, SNS 게시물, 블로그 글 등의 자료를 통해 다양한 문서 샘플을 확보할 수 있습니다.

5.2 데이터 전처리

발생한 데이터는 텍스트 전처리를 통해 NLP 모델에 적합하도록 만들어야 합니다. 주요 전처리 절차는 다음과 같습니다:

  • 소문자 변환
  • 구두점 및 특수 문자 제거
  • 불용어 제거 (Stopwords)
  • 어근 추출 (Stemming) 또는 표제어 추출 (Lemmatization)

5.3 임베딩 벡터 생성

전처리된 데이터를 이용해 Word2Vec 또는 GloVe 모델을 사용하여 각 문서에 대한 임베딩 벡터를 생성합니다. 이후, 생성된 벡터들은 Faiss 색인에 추가할 준비가 됩니다.

# 임베딩 생성 후
embedding_vector = model.wv['자연어']

5.4 Faiss 색인 추가 및 검색 처리

이제 생성된 임베딩 벡터를 Faiss 색인에 추가하고 빠른 검색을 실행할 수 있습니다.

# Faiss 색인 생성 및 벡터 추가
index = faiss.IndexFlatL2(d)  # L2 거리 사용
index.add(xb)                  # 데이터베이스 벡터 추가

k = 5                          # 가까운 이웃 검색
D, I = index.search(xq, k)     # 검색 수행

5.5 유사도 결과 해석

Faiss에서의 검색 결과로 얻어진 인덱스와 거리들은 사용자가 요청한 쿼리와 가장 유사한 문서들을 식별하게 해줍니다. 이를 통해 사용자는 자신의 필요에 맞는 정보를 쉽게 찾을 수 있습니다.

6. 마무리 및 응용

딥 러닝을 이용한 자연어 처리와 Faiss를 활용한 임베딩 검색기 구축은 자연어 데이터의 의미적 유사성을 기반으로 정보를 탐색할 수 있는 매우 효과적인 방법입니다. 이러한 기술들은 여러 가지 분야에서 활용되며 정보 검색, 추천 시스템, 감정 분석 등 널리 활용되고 있습니다. 앞으로도 이 기술들은 지속적으로 발전하게 될 것이며, 우리 사회의 다양한 문제를 해결하는 데 기여할 것입니다.

딥 러닝과 Faiss를 이용한 세멘틱 서치의 구현을 통해 데이터의 가치와 활용 가능성을 확인하고, 향후 더 많은 도전과제를 해결해 나가시길 바랍니다.