Word Embedding

워드 임베딩(Word Embedding)은 단어를 벡터로 표현하는 방법입니다. 

 

1. Sparse Representation

 

앞서 원-핫 인코딩을 통해서 나온 원-핫 벡터들은 표현하고자 하는 단어의 인덱스의 값만 1이고, 나머지 인덱스에는 전부 0으로 표현되는 벡터 표현 방법이었습니다. 이렇게 벡터 또는 행렬(matrix)의 값이 대부분이 0으로 표현되는 방법을 희소 표현(sparse representation)이라고 합니다. 원-핫 벡터는 희소 벡터(sparse vector)입니다.

이러한 희소 벡터의 문제점은 단어의 개수가 늘어나면 벡터의 차원이 한없이 커진다는 점입니다.  단어의 인덱스에 해당되는 부분만 1이고 나머지는 0의 값을 가져야만 하므로 단어 집합이 클수록 고차원의 벡터가 됩니다. 이러한 벡터 표현은 공간적 낭비를 불러일으킵니다.

 

2. Dense Representation

희소 표현과 반대되는 표현으로 밀집 표현(dense representation)이 있습니다. 밀집 표현은 벡터의 차원을 단어 집합의 크기로 상정하지 않습니다. 사용자가 설정한 값으로 모든 단어의 벡터 표현의 차원을 맞춥니다. 또한, 이 과정에서 더 이상 0과 1만 가진 값이 아니라 실수값을 가지게 됩니다. 사용자가 밀집 표현의 차원을 128로 설정한다면, 모든 단어의 벡터 표현의 차원은 128로 바뀌면서 모든 값이 실수가 됩니다.

 

3. Word Embedding

단어를 밀집 벡터(dense vector)의 형태로 표현하는 방법을 워드 임베딩(word embedding)이라고 합니다. 그리고 이 밀집 벡터를 워드 임베딩 과정을 통해 나온 결과라고 하여 임베딩 벡터(embedding vector)라고도 합니다.

워드 임베딩 방법론으로는 LSA, Word2Vec, FastText, Glove 등이 있습니다. 케라스에서 제공하는 도구인 Embedding()는 앞서 언급한 방법들을 사용하지는 않지만, 단어를 랜덤한 값을 가지는 밀집 벡터로 변환한 뒤에, 인공 신경망의 가중치를 학습하는 것과 같은 방식으로 단어 벡터를 학습하는 방법을 사용합니다. 아래의 표는 앞서 배운 원-핫 벡터와 지금 배우고 있는 임베딩 벡터의 차이를 보여줍니다.

 원-핫 벡터임베딩 벡터

차원	고차원(단어 집합의 크기)	저차원
다른 표현	희소 벡터의 일종	밀집 벡터의 일종
표현 방법	수동	훈련 데이터로부터 학습함
값의 타입	1과 0	실수