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행렬과 벡터, 단어의 관계를 푸는 데도 '역할'

컴퓨터가 인간의 언어를 이해하려면 단어와 문장을 수치로 표현하는 과정이 필요합니다. 이를 ‘임베딩’이라고 합니다. 단어를 벡터라는 수학적 구조로 변환해 컴퓨터가 처리할 수 있도록 만드는 핵심 기술이죠. 임베딩은 단어를 숫자로 바꾸는 것을 넘어 단어 간 의미적 관계와 맥락을 수학적으로 반영하는 것이 특징입니다. 예를 들어 강아지와 고양이는 서로 의미가 비슷하므로 임베딩 벡터 공간에서도 가까운 위치에 놓이며, 반대로 강아지와 자동차는 멀리 떨어져 있게 됩니다.쉽게 사용할 수 있는 임베딩은 어떤 말뭉치에 존재하는 단어들에 각각의 인덱스를 부여해 각 문장에 사용된 단어들의 횟수를 기재하고, 사용되지 않은 단어에는 0을 부여하는 벡터를 생성하는 방식이었습니다. 이러한 접근법이 바로 ‘Bag of Words’입니다. 단어의 빈도를 벡터로 표현함으로써 문서를 단순한 수치적 배열로 전환하는 방식입니다. 말뭉치에서 특정 단어가 몇 번 등장했는지를 나타내는 행렬을 생성하고, 이를 통해 단어 간 상관성을 계산할 수 있습니다. 하지만 이 과정에서 가장 자주 등장하는 단어가 the, is, a 같은 기능어라는 문제가 발견되었습니다. 이러한 단어들은 문장의 구조를 형성하는 데 중요하지만, 말뭉치의 실제 의미를 파악하는 데는 큰 도움이 되지 않았습니다. 이를 해결하기 위해 불용어 처리라는 단계를 도입해 특정 단어를 제외함으로써 임베딩 결과의 유의미성을 높였습니다. 그러나 여전히 이 방법은 단어의 순서나 문맥을 반영하지 못한다는 한계를 지니고 있었습니다.이러한 한계를 극복하기 위해 ‘Word2Vec(워드투벡)’나 ‘GloVe(글로브)’ 같은 임베딩 기법이 등

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일상적인 대화, 벡터·행렬로 수치화 가능하죠

“벡터와 행렬은 컴퓨터에 인간의 언어를 가르치는 언어 교과서다.” 이 말을 들으면 어떤 생각이 드나요? 우리가 일상적으로 사용하는 말과 글이 수학적 구조, 특히 벡터와 행렬로 표현된다는 사실은 다소 놀라울 수 있습니다. 그러나 이는 자연어처리(Natural Language Processing), 즉 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 소통할 수 있도록 하는 기술의 핵심 원리입니다. 단어와 문장은 단순히 나열된 기호가 아니라, 컴퓨터가 처리할 수 있도록 수학적 데이터로 변환됩니다. 그리고 이 과정에서 벡터와 행렬은 복잡한 언어 체계를 명확하고 효율적으로 다룰 수 있는 강력한 도구로 사용됩니다. 오늘은 자연어처리가 어떻게 수학의 도움으로 발전해왔는지, 그리고 이 과정에서 벡터와 행렬이 어떤 역할을 했는지 살펴보겠습니다.단순히 계산을 빠르게 처리하거나 그림을 그리는 도구로 사용되던 컴퓨터가 점차 인간처럼 언어를 이해하고 소통하는 도구로 발전할 수 있다면 어떨까요? 초기의 연구자들은 컴퓨터에 인간의 언어를 이해시키기 위해 단순한 방법을 사용했습니다. 수많은 ‘if’ 조건문을 작성해 컴퓨터가 특정 단어와 상황에 따라 반응하도록 학습시키려 한 것입니다. 그러나 이 방식은 한계가 명확했습니다. 언어는 복잡하고 유연하며, 단어의 의미는 문맥에 따라 달라지기 때문에 모든 상황을 ‘if’ 조건문으로 정의하는 것은 불가능에 가까웠습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 컴퓨터가 언어를 수학적으로 다루고, 의미를 수치로 표현하는 새로운 접근법이 필요하게 되었습니다.각 사물의 그림에 이름표(label)를 붙여서 컴퓨터가 그림을 배울 수 있도록 하는 방법을 생각해보았습