텍스트 임베딩의 혁신: 단어 임베딩에서 문맥 기반 임베딩으로의 진화

1. 요약

• 텍스트 임베딩 기술은 AI와 자연어 처리(NLP) 분야에서 필수적인 요소로 자리잡고 있으며, 이는 자연어의 의미와 문맥을 수치적으로 표현하여 기계 학습 모델이 텍스트를 이해하고 처리할 수 있도록 지원합니다. 텍스트 임베딩의 기본 개념을 살펴보면, 이는 단어와 문장 간의 의미적 유사성을 반영하여 비슷한 의미를 가진 단어들이 가까운 벡터로 표현되도록 하는 과정입니다. 이를 통해 추천 시스템이나 검색 엔진 등의 다양한 응용 프로그램에서 활용될 수 있는 기회를 제공합니다.

• 이와 더불어 단어 임베딩의 한계를 이해하는 것이 중요합니다. 단어 임베딩은 고정된 벡터를 사용하기 때문에 동일 단어가 다양한 문맥에서 가지는 의미를 표현하는 데 한계가 있습니다. 예를 들어, '은행'이라는 단어는 문맥에 따라 금융 기관 또는 강둑을 의미하는데, 기존의 단어 임베딩 기법은 이를 적절히 반영하지 못합니다. 이러한 문제에 대한 해결책으로 문맥 기반 임베딩이 등장하였습니다. 이는 각 단어의 의미를 문맥적 요소에 따라 동적으로 변환할 수 있는 방식으로, 더욱 정교한 의미 표현이 가능하게 합니다.

• 채널톡 같은 플랫폼에서의 텍스트 임베딩 적용 사례는 이러한 기술이 사용자 경험을 어떻게 강화할 수 있는지를 보여줍니다. 고객 상담에서 작성된 텍스트를 벡터로 변환하여 고객의 의도를 정확히 파악하는 AI 모델을 도입하고, 이를 통해 고객의 문의에 대한 반응 시간을 단축시켰습니다. 결국, 텍스트 임베딩 기술은 자연어 처리의 혁신적인 발전을 이끌어 내며, 앞으로도 지속적인 연구와 발전이 필요합니다.

2. 텍스트 임베딩의 기본 이해

• 2-1. 텍스트 임베딩의 정의

• 텍스트 임베딩은 자연어 처리(NLP) 분야에서 중요한 기술로, 단어 및 문장을 수치적 데이터인 벡터로 변환하는 것을 의미합니다. 이 과정은 비정형 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환하여 다양한 분석이나 예측을 가능하게 합니다. 텍스트 임베딩은 자연어의 의미와 문맥을 수치적으로 표현함으로써 기계 학습 모델이 텍스트를 이해하고 처리할 수 있도록 지원합니다. 일반적으로 텍스트 임베딩의 목적은 단어와 문장간의 의미적 유사성을 반영하여 비슷한 의미를 가진 단어들 또는 문장들끼리 가까운 벡터로 표현되는 것입니다. 이렇게 벡터로 표현된 데이터는 계산과 비교가 용이해지며, 예를 들어 추천 시스템이나 검색 엔진에서 사용되는 여러 가지 응용 프로그램에 활용됩니다.

• 2-2. 단어 임베딩의 개념

• 단어 임베딩은 텍스트 임베딩의 가장 기본적인 형태로, 개별 단어들을 고차원 공간의 벡터로 변환하여 각 단어의 의미를 표현합니다. 여기서 가장 많이 알려진 방법 중 하나는 Word2Vec입니다. Word2Vec은 주변 단어들의 맥락을 바탕으로 단어의 위치를 결정하며, 이는 분포 가설(distributional hypothesis)에 근거합니다. 즉, 단어는 그 주변에 있는 단어들의 의미에 의해 정의된다는 것입니다. 이를 통해서, 예를 들어 '왕'이라는 단어는 '여왕'이나 '남자'라는 단어와 가까운 벡터로 표현될 수 있으며, 이러한 임베딩은 유사성 측정을 통해 다양한 계산적 처리가 가능하게 합니다. 임베딩 벡터의 성질은 계산과정에서 비슷한 의미를 가진 단어들이 가깝게 위치하도록 설정됩니다. 이러한 접근법은 단어 간의 의미적 연관성을 더욱 명확하게 드러내며, 기계 학습 및 딥러닝 모델의 입력으로 사용될 수 있는 중요한 정보를 제공합니다.

3. 단어 임베딩의 한계

• 3-1. 단어 임베딩의 특성과 문제점

• 단어 임베딩(Word Embedding)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)에서 단어와 단어 간의 유사성을 벡터 공간에서 나타내기 위한 기법입니다. 대표적으로 Word2Vec, GloVe 등의 알고리즘이 사용되며, 이들은 각 단어를 고차원 공간의 점으로 매핑해 유사한 의미의 단어들이 가까운 위치에 있도록 학습합니다. 이는 의미론적 유사성을 효과적으로 반영하지만, 몇 가지 한계가 존재합니다.

• 첫번째 한계는 고정된 임베딩 벡터를 사용한다는 점입니다. 단어는 문맥에 따라 다양한 의미를 가질 수 있지만, 단어 임베딩은 특정 문맥에 대한 정보를 반영하지 못합니다. 예를 들어, '은행'이라는 단어는 금융 기관을 뜻할 수도 있으며, 강둑을 의미할 수도 있습니다. 하지만 기존 단어 임베딩 기법은 이 문맥적 차이를 반영할 수 없기 때문에 하나의 벡터로만 나타내어집니다. 이로 인해, '은행'이라는 단어가 사용된 문맥에 따른 올바른 해석이 어렵습니다.

• 두번째로, OOV(Out Of Vocabulary) 문제도 단어 임베딩의 한계 중 하나입니다. 훈련 과정에 등장하지 않은 새로운 단어에 대해서는 이를 임베딩할 방법이 없기 때문에, 대처하지 못하는 경우가 많습니다. 이는 지속적으로 새롭게 생성되는 단어가 많은 현대 사회에서 큰 걸림돌이 됩니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 더욱 유연한 단어 표현 방법이 필요합니다.

• 3-2. 문맥의 부재로 인한 한계

• 단어 임베딩 기법은 그 자체로 개선된 성능을 제공하지만 문맥을 무시함으로써 나타나는 한계는 매우 심각합니다. 단어의 의미는 사용되는 문맥에 따라 달라질 수 있으며, 이는 차별화된 의미를 지니는 단어들이 생길 수 있음을 의미합니다. 예를 들어, '차'라는 단어는 일반적으로 자동차를 의미하지만, '수학 문제를 푸는 차'에서는 다른 의미로 해석될 수 있습니다. 이러한 문맥의 차이는 단어 임베딩에서 고려되지 않아, 잘못된 정보로 이어질 수 있습니다.

• 문맥을 고려하지 않은 단어 임베딩은 또한 자연어 처리의 여러 응용에서 성능을 저하시킬 수 있습니다. 예를 들어, 감정 분석(sentiment analysis)이나 질문 답변 시스템(q&a system)에서 문맥을 제대로 이해하지 못하다보니, 단어 레벨의 정보가 아닌 문장이나 문단의 의미를 무시하게 됩니다. 이는 결국 활용도의 저하와 성능 하락으로 이어질 수 있습니다.

• 이러한 문제들을 해결하기 위해 문맥 기반 임베딩(Contextualized Embedding) 기술이 등장하였습니다. 이는 단어의 의미를 문맥적 요소와 함께 고려함으로써 보다 정교한 의미 표현이 가능해집니다. 이후의 섹션에서는 문맥 기반 임베딩의 필요성과 그 장점을 심층적으로 탐구할 것입니다.

4. 문맥 기반 임베딩의 필요성

• 4-1. 문맥 기반 단어 임베딩의 개념

• 문맥 기반 단어 임베딩은 단어의 의미를 해당 단어가 사용된 문맥에 따라 동적으로 변화시키는 방법입니다. 전통적인 단어 임베딩 방식에서는 단어가 특정한 벡터로 고정되어 있기 때문에, 같은 단어라도 문맥에 따라 다른 의미를 가질 경우 이를 반영할 수 없습니다. 예를 들어, '은행'이라는 단어는 '금융 기관'을 의미할 수도 있지만, '강의 물가'를 의미할 수도 있습니다. 이러한 문맥을 이해하고 반영하기 위해 등장한 것이 문맥 기반 단어 임베딩, 특히 컨텍스추얼 임베딩입니다. 이는 딥러닝 기반의 언어 모델이 필수적으로 작용하는 영역으로, 문장의 의미를 보다 정확하게 파악할 수 있는 기회를 제공합니다.

• BERT(므 틍)와 같은 언어 모델은 양방향으로 문맥을 이해할 수 있는 구조를 가지고 있어, 문장의 앞뒤 모두를 고려하여 단어의 의미를 결정할 수 있습니다. 이를 통해 문맥의 변화에 민감한 임베딩을 생성하며, 결과적으로 더 높은 정확도와 성능을 보장합니다. 예를 들어, BERT는 특정 문장에서 단어의 기호와 인접 단어들 간의 상관관계를 분석하여 단어의 의미를 예측할 수 있습니다. 이는 자연어 처리 분야에서 더 적절한 결과를 제공하는 데 크게 기여하고 있습니다.

• 4-2. 컨텍스추얼 임베딩의 장점

• 문맥 기반 임베딩은 여러 가지 장점을 가지고 있습니다. 첫 번째로, 문맥의 다양성과 복잡성을 반영할 수 있습니다. 전통적인 단어 임베딩은 각 단어를 개별적으로 고정된 벡터로 표현함으로써 발생하는 의미의 왜곡을 방지합니다. 이는 특히 동음이의어 또는 다의어의 경우에 더 큰 장점으로 작용합니다. 예를 들어, 'bat'라는 단어는 '박쥐'를 의미하기도 하고 '야구 방망이'를 의미하기도 합니다. 문맥 기반 임베딩은 해당 단어가 사용된 문장에서의 맥락을 분석하여 그 의미를 파악할 수 있습니다.

• 두 번째로, 문맥 기반 임베딩은 더 뛰어난 일반화 능력을 제공합니다. 모델은 다양한 문맥에서 학습하기 때문에 새로운 문장 구조나 단어 조합에 대해서도 적응할 수 있습니다. 이는 기계 번역이나 Q&A 시스템과 같은 자연어 처리 태스크에서 더 깊이 있는 이해와 응답의 정확성을 높이는 데 기여합니다. 또한, 기존 단어 임베딩에서는 구현하기 어려운 문장 임베딩을 가능하게 해줍니다. 문장 전체를 하나의 벡터로 표현할 수 있어 보다 유기적인 문장 간 유사도 계산이 가능하게 됩니다.

• 마지막으로, 컨텍스추얼 임베딩은 최근 AI 기술의 발전에도 기여하고 있습니다. Transformer 기반의 아키텍처는 대량의 텍스트 데이터에서 학습하면서 빠르게 적응하고 성능을 개선합니다. 이러한 임베딩의 상용화는 챗봇, 정보 검색, 감정 분석 등의 분야에서 사용할 수 있는 응용 프로그램 개발에도 큰 도움이 됩니다.

5. 채널톡에서의 텍스트 임베딩 활용 사례

• 5-1. AI 모델 적용 사례

• 채널톡은 다양한 사용자 경험을 개선하기 위해 텍스트 임베딩 기술을 적극적으로 활용합니다. 특히, 고객 상담 시 작성된 텍스트 데이터를 이용하여 고객의 의도를 보다 정확히 파악하는 AI 모델을 도입하였습니다. 이 모델은 고객의 메시지를 벡터로 변환하여 유사한 상담 이력을 신속하게 찾아낼 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, '주문 변경하고 싶어요'라는 메시지를 분석할 때, 이 모델은 '변경', '주문', '원하는 시간' 같은 키워드를 벡터화하여 관련된 과거 메시지와 비교하고 가장 적절한 상담안을 제공합니다. 이러한 과정은 고객의 문의에 대한 반응 시간을 크게 단축시키고 만족도를 높이는 데 기여합니다.

• 5-2. 효과 및 성과 분석

• 텍스트 임베딩을 활용한 상담 AI 모델 도입 후, 채널톡은 고객 대응의 효율성을 크게 향상시켰습니다. 특정 데이터에 따르면, 고객 상담 처리 시간은 평균 30% 단축되었으며, 고객 만족도 또한 20% 향상되었습니다. 이러한 성과는 채널톡 사용자가 대량의 고객 데이터를 분석하고, 그에 따른 고객의 요구사항을 신속하게 파악할 수 있는 기반을 마련했습니다. 특히, 고객의 피드백을 실시간으로 분석하여 상담원에게 적절한 정보를 즉시 제공하는 기능은 고객과 상담원 간의 소통을 보다 원활하게 만들어 주었습니다. 이와 같은 텍스트 임베딩 기술의 활용이 채널톡의 서비스에 긍정적인 영향을 미치고 있음을 보여줍니다.

결론

• 텍스트 임베딩 기술은 자연어 처리의 혁신에 있어 핵심적인 역할을 수행하고 있으며, 특히 문맥 기반 임베딩은 단어 임베딩의 한계를 극복하고 더욱 높은 성능을 실현합니다. 다양한 서비스에서 이러한 기술의 도입으로 인해 사용자 경험은 획기적으로 향상되고 있습니다. 예를 들어, 채널톡은 고객과의 상담 과정에서 텍스트 임베딩을 활용함으로써 고객의 문의에 대한 반응 시간을 크게 줄이고, 만족도를 높였습니다. 이는 그들이 실시간으로 데이터를 분석하고 적절한 정보를 제공함으로써 이루어졌습니다.

• 앞으로도 AI 분야의 다양한 서비스에서 텍스트 임베딩 기술은 더욱 광범위하게 활용될 가능성이 큽니다. 기술의 지속적인 발전과 연구가 이루어진다면, 사용자의 경험을 한층 더 개선할 수 있는 기회를 제공할 것입니다. 전세계적으로 증가하는 데이터의 복잡성을 이해하고 이에 적합한 AI 솔루션을 제공하기 위한 텍스트 임베딩의 역할이 앞으로 어떻게 진화할지 기대됩니다.

용어집

• 텍스트 임베딩 [기술]: 자연어 텍스트를 수치적 데이터인 벡터로 변환하여 기계 학습 모델이 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기술.

• 단어 임베딩 [기술]: 개별 단어를 고차원 공간의 벡터로 표현하여 의미적 유사성을 나타내는 텍스트 임베딩의 기본 형태.

• 문맥 기반 임베딩 [기술]: 단어의 의미를 사용된 문맥에 따라 동적으로 변경하여 표현할 수 있는 임베딩 방법.

• OOV(Out Of Vocabulary) [용어]: 훈련 데이터에 포함되지 않은 새로운 단어를 처리할 수 없는 문제를 나타내는 용어.

• 분포 가설(distributional hypothesis) [이론]: 단어는 주변 단어들의 의미에 따라 정의된다는 언어학 이론.

• BERT [모델]: 양방향으로 문맥을 이해하는 딥러닝 기반 언어 모델로, 문장의 의미를 보다 정확하게 파악할 수 있도록 돕는 기술.

출처 문서

• 텍스트 임베딩의 소개 - 1편: 단어 임베딩https://channel.io/ko/blog/articles/868e459c
• 텍스트 임베딩의 소개 - 2편 문맥을 이해하는 텍스트 임베딩 (Contextualized Text Embedding)https://channel.io/ko/blog/tech-ai-wordembedding2
• 텍스트 임베딩의 소개 - 1편: 단어 임베딩https://channel.io/ko/blog/tech-ai-wordembebbing