자연어 처리(NLP) 필수 용어: 토큰화, 스태밍, 워드 임베딩
안녕하세요, 여러분! 😊
인공지능과 자연어 처리는 이제 우리의 일상에 깊숙이 자리 잡고 있죠.
그런데, 자연어 처리(NLP)를 공부하려고 하면 낯선 용어들이 많아 어려움을 느끼시는 분들이 많아요.
그래서 오늘은 **자연어 처리의 필수 개념**인 토큰화, 스태밍, 워드 임베딩을 쉽게 설명해 드릴게요!
하나씩 차근차근 익혀보면 NLP의 기초를 탄탄하게 다질 수 있답니다. 💡
함께 알아볼까요? 🔍
📋 목차
토큰화(Tokenization)란? 🧐
**토큰화(Tokenization)**란 문장을 의미 있는 단위(토큰)로 분리하는 과정입니다. 자연어 처리를 할 때 텍스트를 분석하려면 먼저 **단어 단위**나 **문장 단위**로 나누어야 해요. 예를 들어, 아래 문장을 보세요.
문장: "자연어 처리는 흥미로운 분야입니다."
토큰화 결과: ['자연어', '처리', '는', '흥미로운', '분야', '입니다', '.']
✅ **토큰화의 종류** - **단어 토큰화**: 문장을 단어별로 나누는 방식 - **문장 토큰화**: 문서를 문장별로 나누는 방식 - **서브워드(Subword) 토큰화**: BPE, WordPiece 같은 방법을 활용해 어절보다 더 작은 단위로 나누는 방식
🛠 주요 라이브러리: - **NLTK**: `nltk.word_tokenize()` - **spaCy**: `spacy.tokenizer` - **Hugging Face Tokenizers**: `AutoTokenizer`
스태밍(Stemming)과 표제어 추출(Lemmatization) 🔍
텍스트를 처리할 때 같은 의미를 가진 단어라도 형태가 다를 수 있어요. 예를 들어, **"running", "runs", "ran"** 같은 단어들은 모두 "run"이라는 기본 의미를 가지고 있죠. 이러한 단어들을 **하나의 기본형으로 변환**하는 과정이 **스태밍(Stemming)**과 **표제어 추출(Lemmatization)**입니다.
✅ **스태밍 (Stemming)** - 단어의 어미를 자르는 방식 - 단순히 규칙을 기반으로 동작 - 예) `running → runn`, `played → play`
✅ **표제어 추출 (Lemmatization)** - 문맥을 고려하여 정확한 원형 단어를 찾음 - 사전을 기반으로 변형된 단어를 분석 - 예) `running → run`, `better → good`
🛠 주요 라이브러리: - **NLTK**: `WordNetLemmatizer` - **spaCy**: `nlp.lemmatizer`
워드 임베딩(Word Embedding) 이해하기 🧠
**워드 임베딩(Word Embedding)**은 단어를 숫자로 변환하는 기술입니다. 자연어 처리는 결국 컴퓨터가 이해할 수 있도록 텍스트 데이터를 숫자로 변환해야 하는데, 기존의 **Bag-of-Words(BoW)나 TF-IDF 방식**은 단어 간 관계를 고려하지 못하는 단점이 있었어요.
✅ **워드 임베딩이 중요한 이유** - 단어를 **연관성 있는 벡터로 변환**하여 의미를 반영 - 비슷한 의미의 단어들은 **가까운 좌표**를 가짐 - 기계 학습 모델이 문맥을 더 잘 이해하도록 도와줌
대표적인 워드 임베딩 기법:
방법 | 특징 |
---|---|
Word2Vec | CBOW와 Skip-gram을 사용하여 단어 간 관계 학습 |
GloVe | 통계적 정보 기반으로 단어 벡터 생성 |
FastText | 서브워드를 활용해 더 정교한 단어 표현 가능 |
자연어 처리에서의 응용 사례 🚀
자연어 처리는 다양한 분야에서 활용되고 있어요. 이제 **실제 응용 사례**를 살펴볼까요?
- 📢 **챗봇 & 음성비서**: Siri, Google Assistant, ChatGPT 등
- 📖 **기계 번역**: Google Translate, Papago
- 🛒 **추천 시스템**: 고객 리뷰 분석, 상품 추천
- 📰 **문서 요약**: 뉴스 요약, 보고서 자동 생성
- 🛡 **스팸 필터링 & 감성 분석**: 악성 댓글 탐지, 사용자 리뷰 분석
NLP 라이브러리 및 도구 추천 🔧
자연어 처리를 쉽게 구현할 수 있도록 다양한 라이브러리가 존재합니다. 대표적인 NLP 라이브러리를 소개해 드릴게요!
라이브러리 | 특징 |
---|---|
NLTK | 텍스트 전처리 및 기본적인 NLP 기능 제공 |
spaCy | 빠르고 효율적인 NLP 모델 제공 |
Transformers | Hugging Face의 BERT, GPT 모델 지원 |
자주 묻는 질문 (FAQ) ❓
토큰화는 모든 언어에서 같은 방식으로 동작하나요?
아니요! 언어마다 다르게 적용됩니다. 한국어는 형태소 분석이 필요할 수 있어요.
스태밍과 표제어 추출 중 무엇을 사용해야 하나요?
스태밍은 단순 변환, 표제어 추출은 문맥 고려가 필요할 때 사용됩니다.
Word2Vec과 BERT의 차이는?
Word2Vec은 정적인 벡터, BERT는 문맥을 반영하는 동적인 벡터입니다.
오늘은 자연어 처리에서 꼭 알아야 할 개념인 토큰화, 스태밍, 워드 임베딩을 살펴보았습니다. 이제 여러분도 NLP의 기초를 확실하게 다질 수 있을 거예요! 🚀 혹시 궁금한 점이 있다면 댓글로 남겨주세요. 감사합니다! 😊