배경
자연어 처리는 컴퓨터가 자연스러운 인간의 언어를 이해하고 생성하는 방법을 연구하는 학문입니다. 자연어 처리에서 중요한 작업은 주어진 문맥에서 다음 단어 또는 단어의 순서를 예측하는 언어 모델링입니다. 언어 모델은 자연어 처리의 기본 기술이며 음성 인식, 기계 번역, 텍스트 요약 및 텍스트 생성과 같은 작업에서 중요한 역할을 합니다.
지난 몇 년 동안 자연어 처리 분야의 연구는 특히 단어 임베딩 분야에서 상당한 진전을 이루었습니다. 단어 임베딩은 단어를 연속 벡터 공간에 매핑하여 단어 간의 의미적, 구문적 관계를 파악하는 기술입니다. 이를 통해 컴퓨터가 자연어를 더 잘 이해하고 처리할 수 있으므로 자연어 처리 시스템의 성능이 향상됩니다.
이 백서에서는 언어 모델에서 단어 임베딩의 핵심 개념, 알고리즘 원리, 구체적인 단계 및 수학적 모델 공식을 다루는 기초를 다룹니다. 구체적인 코드 예제와 설명, 그리고 향후 동향과 과제에 대해서도 논의할 것입니다.
핵심 개념 및 연계성
언어 모델
언어 모델은 주어진 문맥에서 다음 단어 또는 단어의 순서를 예측하는 데 사용되는 확률론적 모델입니다. 주어진 문맥에서 단어의 발생 확률을 계산하거나 연속적인 텍스트를 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 언어 모델은 자연어 처리의 기본 기술이며 음성 인식, 기계 번역, 텍스트 요약 및 텍스트 생성과 같은 작업에서 중요한 역할을 합니다.
언어 모델은 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다:
통계 기반 언어 모델: 이러한 모델은 일반적으로 단어 빈도 및 조건부 확률을 사용하여 단어 발생 확률을 계산합니다. 예를 들어, n-그램 기반 언어 모델은 단어 접두사를 사용하여 후속 단어를 예측합니다.
딥러닝 기반 언어 모델: 이러한 모델은 일반적으로 신경망을 사용하여 단어의 문맥 관계를 학습합니다. 예를 들어, 순환 신경망과 장단기 기억 네트워크를 사용하여 텍스트와 같은 순차적 데이터를 처리할 수 있습니다.
단어 임베딩
단어 임베딩은 단어를 연속 벡터 공간에 매핑하여 단어 간의 의미 및 구문 관계를 포착하는 기술입니다. 단어 임베딩을 사용하면 컴퓨터가 자연어를 더 잘 이해하고 처리할 수 있으므로 자연어 처리 시스템의 성능이 향상됩니다.
단어 임베딩은 두 가지 카테고리로 나눌 수 있습니다:
통계 기반 단어 임베딩: 이러한 단어 임베딩은 일반적으로 단어의 문맥 정보를 사용하여 단어의 벡터 표현을 계산합니다. 예를 들어 스킵 그램 모델과 연속 단어 가방 모델은 통계 기반 단어 임베딩 방식입니다.
딥러닝 기반 단어 임베딩: 이러한 유형의 단어 임베딩은 일반적으로 신경망을 사용하여 단어의 문맥 관계를 학습합니다. 예를 들어 Word2Vec, GloVe 및 FastText와 같은 방법은 딥러닝 기반 단어 임베딩 방법입니다.
핵심 알고리즘 원리와 구체적인 작동 단계 및 수학적 모델 공식에 대한 자세한 설명
통계 기반 언어 모델링
N-그램 기반 언어 모델링
n-gram 모델은 단어 접두사를 사용하여 다음 단어를 예측하는 통계 기반 언어 모델입니다. n-gram 모델의 기본 아이디어는 텍스트를 n개의 연속된 단어로 나눈 다음 각 단어의 조건부 확률을 계산하는 것입니다. n-gram 모델의 예로 n-gram 모델이 사용됩니다.
n=3인 n-그램 모델이 있고 텍스트가 "나는 프로그래머입니다"와 같이 3개의 연속된 단어로 나눌 수 있다고 가정해 보겠습니다. 그러면 각 단어의 조건부 확률은 다음과 같이 계산할 수 있습니다:
- P(I|
