딥 러닝을 이용한 자연어 처리, 한국어 BERTopic

1. 서론

자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 컴퓨터와 인간 언어 간의 상호작용을 다루는 인공지능의 한 분야로, 특히 텍스트 데이터를 분석하고 이해하는 데 중점을 두고 있다. 최근 몇 년간 인공지능과 머신러닝 기법의 발전으로 인해 딥 러닝 기반 자연어 처리의 성능이 기하급수적으로 개선되었다. 특히, 한국어와 같은 비영어권 언어의 경우, 기존의 전통적인 기법만으로는 처리하기 어려운 복잡한 문법적 특성 및 의미적 뉘앙스를 내포하고 있다. 그런 가운데, BERTopic은 이러한 문제를 해결하기 위해 자연어 처리 분야에서 가시성을 얻고 있는 혁신적인 주제 모델링 기법이다.

2. 딥 러닝 기반 자연어 처리의 발전

2.1 자연어 처리의 기본 개념

자연어 처리란 인간이 사용하는 자연어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하기 위한 기술이다. 언어는 구조적이며, 그 의미는 문맥에 따라 달라질 수 있기 때문에 자연어 처리는 복잡한 문제로 간주된다. 자연어 처리의 주요 응용 분야는 다음과 같다:

  • 텍스트 분류
  • 감정 분석
  • 개체명 인식(NER)
  • 기계 번역
  • 질문 응답 시스템

2.2 딥 러닝의 적용

딥 러닝은 인공 신경망을 바탕으로 한 머신러닝의 한 분야로, 다층 구조를 통해 데이터를 처리하고 학습하는 방식이다. 자연어 처리에 딥 러닝을 적용함으로써 다음과 같은 장점이 있다:

  • 비선형성 처리: 복잡한 패턴을 효과적으로 학습할 수 있다.
  • 대량 데이터 처리: 대규모 텍스트 데이터를 효율적으로 분석할 수 있다.
  • 특징 자동 추출: 수작업으로 특징을 설계할 필요 없이 자동으로 특징을 추출한다.

3. BERTopic 소개

BERTopic은 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)와 클러스터링 알고리즘을 결합하여 주제를 모델링하는 방식으로 차별화되는 기법이다. 이를 통해 각 문서가 어떤 주제와 관련이 있는지를 쉽게 이해하고 시각화할 수 있도록 돕는다. BERTopic의 주요 구성 요소는 다음과 같다:

  • 문서의 임베딩: 문서의 의미를 포함한 벡터 표현으로 변환된다.
  • 주제 모델링: 문서의 임베딩을 바탕으로 클러스터링 기법을 활용하여 주제를 추출한다.
  • 주제 시각화: 각 주제의 대표 단어와 그 중요도를 시각화하여 결과를 직관적으로 제공한다.

4. 한국어에서의 BERTopic 적용

4.1 한국어 처리의 어려움

한국어는 어순이 자유로워 문법적 규칙이 복잡하고, 다양한 형태소로 이루어진 언어이기 때문에 자연어 처리에 있어서 뛰어난 알고리즘이 필요하다. 특히, 불용어(자주 등장하지만 의미를 지니지 않는 단어) 처리와 형태소 분석이 중요한 이슈로 작용한다.

4.2 BERTopic을 이용한 한국어 주제 모델링

한국어 텍스트를 BERTopic을 통해 처리하기 위해서는 다음과 같은 단계가 필요하다:

  1. 데이터 수집: 한국어 문서 데이터를 수집하여 텍스트 전처리를 진행한다.
  2. 임베딩 생성: Transformers 라이브러리를 이용하여 BERT 모델에 기반한 한국어 임베딩을 생성한다.
  3. 클러스터링 수행: UMAP 및 HDBSCAN 알고리즘을 사용하여 문서들을 클러스터링하고 주제를 도출한다.
  4. 시각화 및 해석: pyLDAvis 등을 사용하여 주제의 시각적인 표현을 통해 쉽게 해석할 수 있다.

5. BERTopic 구현 예제

5.1 필요한 라이브러리 설치

!pip install bertopic
!pip install transformers
!pip install umap-learn
!pip install hdbscan

5.2 데이터 로드 및 전처리


import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 데이터 로드
data = pd.read_csv('data.csv')
texts = data['text'].values.tolist()

# 전처리 함수 정의
def preprocess(text):
    # 필요한 전처리 작업 수행
    return text

# 전처리 실행
texts = [preprocess(text) for text in texts]

5.3 BERTopic 모델 생성 및 학습


from bertopic import BERTopic

# 모델 생성
topic_model = BERTopic(language='multilingual', calculate_probabilities=True)

# 모델 학습
topics, probs = topic_model.fit_transform(texts)

5.4 주제 시각화

topic_model.visualize_topics()

6. BERTopic의 장점과 한계

6.1 장점

  • 주제의 의미를 보다 정교하게 파악할 수 있다.
  • 시각화 기능이 강력하여 주제를 쉽게 해석할 수 있다.
  • 딥러닝을 기반으로 하여 대규모 데이터에서도 잘 작동한다.

6.2 한계

  • 필요한 컴퓨팅 자원이 많아 실행 시간이 길어질 수 있다.
  • 복잡한 하이퍼파라미터 조정이 필요할 수 있다.
  • 한국어 특정 데이터셋에서의 성능이 다를 수 있어 주의가 필요하다.

7. 결론

딥 러닝을 이용한 자연어 처리 기술은 한국어에서도 큰 발전을 이루어왔다. 특히, BERTopic은 한국어 텍스트의 주제를 효과적으로 찾는 데 기여하고 있으며, 다양한 분야에서 활용될 가능성이 크다. 본 블로그 포스트에서 다룬 내용을 바탕으로, 여러분도 BERTopic을 활용하여 자신만의 주제 모델링 작업을 시도해 보길 바란다.

참고 문헌

  • BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
  • BERTopic GitHub Repository
  • Natural Language Processing with Transformers by Lewis Tunstall, Leandro von Werra, Thomas Wolf