Embedding (임베딩)

Embedding (임베딩)

임베딩(Embedding)은 자연어 처리(NLP)나 기타 유사한 작업에서

텍스트 데이터 → 수치형 벡터로 변환하는 과정을 의미

이는 컴퓨터가 텍스트 데이터를 이해하고 처리하기 쉬운 형태로 변환하는 것이 목적

주로 단어 또는 문장을 고정된 차원의 벡터로 매핑하는 데 사용

임베딩은 단어 간의 의미 관계를 보존하려는 노력이 들어가며, 비슷한 의미를 가진 단어들은 유사한 벡터로 매핑

임베딩은 일반적으로 사전 훈련된 워드 임베딩 모델을 사용하거나, 특정 작업에 맞게 모델을 훈련시켜 얻음

 

임베딩이 필요한 이유

 

1. 의미 정보 보존

임베딩은 단어 간의 의미적 유사성을 보존하려고 노력합니다.

비슷한 의미를 가진 단어들은 유사한 벡터로 매핑되어야 합니다.

이를 통해 모델은 단어의 의미 구조를 학습하고, 유사한 단어가 비슷한 의미를 갖는 것을 이해

 

2. 차원 축소

텍스트 데이터는 보통 매우 큰 차원의 고유한 단어로 이루어져 있습니다.

이를 그대로 다루면 모델이 복잡해지고 효율성이 떨어질 수 있습니다.

임베딩은 단어의 의미를 보존하면서 데이터의 차원을 효과적으로 축소합니다.

 

3. 기계 학습 모델의 입력 형태로 변환

대부분의 기계 학습 모델은 수치형 데이터를 입력으로 받습니다.

임베딩은 텍스트 데이터 → 수치형 형태로 변환하여 모델에 적용할 수 있도록 돕습니다.

 

4. 일반화 능력 향상

임베딩은 단어의 의미를 추상적으로 표현하므로,

모델은 유사한 문맥에서 나타나는 단어에 대해 일반화할 수 있습니다.

이는 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

 

5. 전이 학습 및 재사용성

사전 훈련된 임베딩 모델을 사용하면 해당 모델이 다양한 자연어 처리 작업에 대해 학습한 지식을 재사용 가능

이는 데이터가 부족한 작업이나 특정 도메인에 유용합니다.

 

요약하면, 임베딩은 텍스트 데이터를 효과적으로 처리하고, 기계 학습 모델에 적용하기 위한 중요한 단계

 

 

 

본 게시글은 ChatGPT의 도움을 받아 작성하였습니다.