Embeddings(임베딩)의 이해

1. 임베딩 소개

임베딩(Embedding)은 단어나 문장과 같은 언어 단위를 낮은 차원의 실수 벡터로 mapping하는 기술입니다. 이를 통해 컴퓨터가 자연어의 의미를 이해하고 수치적으로 처리할 수 있게 됩니다.

기계는 원래 0과 1로 이루어진 이진 데이터만 이해할 수 있습니다. 하지만 자연어는 단순한 이진 데이터로 표현할 수 없는 복잡한 의미를 포함하고 있죠. 임베딩은 이러한 자연어 데이터를 컴퓨터가 다룰 수 있는 숫자 벡터로 변환해주는 역할을 합니다.

요약

개념	설명
임베딩(Embedding)	단어나 문장과 같은 언어 단위를 낮은 차원의 실수 벡터로 mapping하는 기술
임베딩의 역할	컴퓨터가 자연어의 의미를 이해하고 수치적으로 처리할 수 있게 해줌
기계의 한계	기계는 원래 0과 1로 이루어진 이진 데이터만 이해 가능
자연어의 특성	단순한 이진 데이터로 표현할 수 없는 복잡한 의미를 포함
임베딩의 기능	자연어 데이터를 컴퓨터가 다룰 수 있는 숫자 벡터로 변환

2. 임베딩의 원리

임베딩은 말 그대로 특정 공간에 매핑하는 것을 의미합니다. 구체적으로 설명하자면, 임베딩은 단어를 다차원 벡터 공간 상의 한 점에 mapping합니다. 이때 유사한 의미를 가진 단어들은 벡터 공간 상에서 가까운 위치에 mapping됩니다.

예를 들어 “dog”와 “puppy”라는 단어는 서로 비슷한 의미를 가지고 있기 때문에, 벡터 공간 상에서 가까운 곳에 위치하게 됩니다. 반면 “dog”와 “table”은 전혀 다른 의미이므로 벡터 공간에서 거리가 멀리 있게 됩니다.

요약

개념	설명
임베딩의 의미	특정 공간에 매핑하는 것
매핑 대상	단어
매핑 공간	다차원 벡터 공간
유사 단어 매핑	유사한 의미를 가진 단어들은 벡터 공간 상에서 가까운 위치에 매핑
예시 1	“dog”와 “puppy” → 비슷한 의미이므로 가까운 위치에 매핑
예시 2	“dog”와 “table” → 다른 의미이므로 멀리 떨어진 위치에 매핑
단어 유사도 계산	벡터 공간 상 위치를 통해 단어 간 유사도 계산 가능
유사도 법칙	유사도가 높을수록 가까운 위치에 매핑

3. 대표적인 임베딩 기술

3.1 Word2Vec

Word2Vec은 구글에서 개발한 가장 잘 알려진 단어 임베딩 기술입니다. CBOW(Continuous Bag-of-Words)와 Skip-gram 두 가지 모델로 구성되어 있습니다.

모델	입력	출력
CBOW	주변 단어들	중심 단어
Skip-gram	중심 단어	주변 단어들

두 모델 모두 신경망을 활용하여 단어 임베딩을 학습합니다.

3.2 GloVe

GloVe(Global Vectors)는 스탠퍼드 대학에서 개발한 단어 임베딩 기술입니다. 단어 간 동시 발생 행렬(co-occurrence matrix)을 이용하여 임베딩을 학습합니다.

3.3 BERT 사전학습 임베딩

BERT는 자연어 처리 태스크에서 높은 성능을 내는 대규모 사전학습 언어모델입니다. 이 모델은 엄청난 양의 말뭉치 데이터를 사전학습하는 과정에서 문맥을 반영한 단어/문장 임베딩을 생성합니다. 이렇게 사전학습된 BERT 임베딩은 downstream 태스크에 전이학습되어 활용됩니다.

4. 임베딩의 활용 분야

임베딩 기술은 매우 다양한 분야에 활용되고 있습니다.

• 자연어 처리: 텍스트 분류, 기계번역, 질의응답 등 다양한 NLP 태스크에서 임베딩이 핵심 요소로 활용됩니다.
• 추천 시스템: 제품, 콘텐츠 등의 임베딩을 생성하여 유사도 기반 추천에 활용합니다.
• 컴퓨터 비전: 이미지의 각 픽셀을 임베딩하여 물체 인식, 이미지 캡셔닝 등에 활용합니다.
• 그래프 데이터 분석: 노드 임베딩을 통해 그래프 데이터의 특징을 추출하고 노드 간 유사도를 계산합니다.

5. 사례 소개

5.1. 국내 기업: 카카오 (Kakao)

활용 분야: 챗봇 (Kakao i)

카카오에서는 자연어 처리 기술의 핵심인 임베딩 기술을 대화형 AI 서비스에 활용하고 있습니다.

핵심 기술로는 사용자 의도 임베딩, 대화 맥락 임베딩, 다양한 임베딩 기법 활용 등이 있습니다. 사용자의 질문이나 메시지를 벡터 형태로 변환하여 챗봇의 이해도를 높이고, 이전 대화 내용을 고려하여 사용자의 의도를 더욱 정확하게 파악합니다. 또한 Word2Vec, GloVe, FastText 등 다양한 임베딩 기법을 활용하여 챗봇의 성능을 향상시킵니다.

주요 성과로는 사용자의 의도를 정확하게 파악하여 자연스러운 대화를 가능하게 하고, 사용자 만족도가 높은 챗봇 서비스를 제공합니다. 고객 서비스, 쇼핑, 정보 검색 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

참고자료

카카오 AI 블로그 - Kakao i 챗봇 임베딩 기술 소개

Kakao AI 기술 블로그 - 챗봇 임베딩 기술 활용 사례

5.2. 해외 기업: 스포티파이 (Spotify)

활용 분야: 음악 추천 시스템

스포티파이에서는 임베딩 기술을 음악 추천 시스템에 활용하고 있습니다.

핵심 기술로는 사용자 음악 취향 임베딩, 곡 임베딩, 추천 알고리즘 등이 있습니다. 사용자가 좋아하는 음악의 특징을 벡터 형태로 변환하여 사용자의 음악 취향을 파악하고, 노래의 장르, 분위기, 멜로디, 가사 등 음악적 특징을 벡터 형태로 변환합니다. 그리고 사용자 음악 취향 임베딩과 곡 임베딩을 기반으로 사용자에게 적합한 음악을 추천하는 알고리즘을 개발했습니다.

주요 성과로는 사용자의 음악 취향을 정확하게 파악하여 개인화된 음악 추천 서비스를 제공합니다. 사용자 만족도가 높은 음악 스트리밍 서비스를 제공하며, 사용자 유지율을 높이는 데 기여합니다.

참고자료

Spotify Engineering Blog - 음악 추천 시스템 임베딩 기술 소개

Spotify Research - 음악 추천 시스템 임베딩 기술 연구

6. 정리 및 향후 전망

임베딩은 자연어, 이미지, 그래프 등 다양한 형태의 데이터를 벡터 공간에 매핑하여 기계가 이해하고 처리할 수 있도록 해주는 중요한 기술입니다. 특히 딥러닝 기술의 발전과 더불어 고성능 임베딩 모델들이 지속적으로 개발되고 있습니다.

앞으로도 임베딩 기술은 자연어 처리를 비롯한 인공지능 전반에서 핵심적인 역할을 하게 될 것으로 기대됩니다. 보다 발전된 임베딩 기술이 등장하면 많은 분야에서 혁신이 일어날 수 있을 것입니다.