A Sequence Modeling Problem: Predict the Next Word (시퀀스 모델링 문제: 다음 단어 예측하기)

A Sequence Modeling Problem: Predict the Next Word

이번에는 RNN을 사용하여 다음 단어를 예측하는 시퀀스 모델링 문제를 다룰 것이다. 시퀀스 모델링 문제는 주어진 단어 시퀀스의 다음 단어를 예측하는 것이다. 예를 들어, 다음 문장의 마지막 단어를 예측하는 문제를 생각해 보겠습니다.

"이번 아침에 저는 고양이를 산책에 데리고 나갔습니다."

"This morning I took my cat for a walk"

이 문장에서 RNN은 "산책에" 다음에 올 단어를 예측해야 한다.

 

하지만 뉴럴 네트워크는 자연어를 직접적으로 이해하지 못하기 때문에 텍스트 데이터를 숫자 벡터로 변환해야 한다. 텍스트 데이터를 숫자 벡터로 변환하는 방법은 다음과 같다.

1. 사전 생성: 모든 단어를 고유한 정수 인덱스로 매핑하는 사전을 생성한다.

2. 토큰화: 문장을 단어로 분해한다.

3. 인덱싱: 사전을 사용하여 각 단어를 정수 인덱스로 변환한다.

4. 벡터화: 단어 인덱스 시퀀스를 숫자 벡터로 변환한다.

Encoding Language for a Neural Network

이미지에서 3. Embedding부분의 one-hot벡터의 경우, 사전의 크기와 같은 크기의 벡터를 사용한다. 단어의 인덱스에 해당하는 위치는 1이고 나머지 위치는 0이다. 그 오른쪽 뉴럴 네트워크는 단어 임베딩을 학습하는 과정을 보여준다. 뉴럴 네트워크는 단어의 분산 표현을 캡처하는 정보가 풍부한 벡터를 생성한다. 간단하게 차이점을 설명하자면, one-hot 벡터는 간단하지만 정보가 부족하고 단어 임베딩은 뉴럴 네트워크를 사용하여 학습되기 때문에 단어 간의 의미적 관계를 더 잘 반영한다.

 

임베딩은 단어를 숫자 벡터로 변환하는 방법이다. 단어 사전을 사용하여 단어를 고유한 정수 인덱스로 매핑하고, 각 인덱스를 벡터로 표현한다. 그중 one-hot 벡터는 가장 간단한 ㄴ방법으로, 단어사전의 크기와 같은 크기의 벡터를 사용하고, 단어의 인덱스에 해당하는 위치는 1이고 나머지 위치는 0이다. one-hot 벡터는 단어 간의 의미적 관계를 반영하지 못하다. 단어 임베딩은 뉴럴 네트워크를 사용하여 학습되며, 유사한 단어를 더 가까운 벡터로 표현한다. 그래서 텍스트 데이터를 뉴럴 네트워크가 이해할 수 있는 형태로 변환해야 한다. 임베딩은 텍스트 데이터를 숫자 벡터로 변환하는 효과적인 방법이다.

Sequence Modeling: Design Criteria

 

- 가변 길이 시퀀스 처리: 짧은 문장, 긴 문장 등 다양한 길이의 시퀀스를 처리할 수 있어야 한다.

시퀸스 모델링은 다양한 길이의 입력을 처리해야 한다. 예를 들어, 다음 단어를 예측하는 문제를 생각해 보자.

짧은 문장: "오늘 날씨가 좋다"

긴 문장: "저는 오늘 학교에 갔다가 도서관에서 책을 읽은 후 친구를 만나 영화를 보았습니다."

네트워크는 이러한 다양한 길이의 시퀸스를 처리할 수 있어야 정확한 예측을 할 수 있다.

 

- 장기 의존성 학습: 시퀀스의 앞부분 정보가 훨씬 뒤에 영향을 미칠 수 있기 때문에 이러한 의존성을 추적해야 한다.

"왕은 과일을 먹고 싶어 했습니다. 하지만 과일 바구니가 비어 있었습니다."

"왕은"과 "과일 바구니" 사이에는 긴 간격이 있지만 이 단어들은 서로 관련이 있다. 네트워크는 이러한 장기 의존성을 학습하여 정확한 예측을 해야 한다.

 

- 순서 고려: 단어 순서가 의미를 결정하기 때문에 네트워크는 이를 고려해야 한다.

"사람이 개를 산책시키고 있습니다"

"개가 사람을 산책시키고 있습니다."

두 문장은 같은 단어로 구성되어 있지만 순서가 다르기 때문에 의미가 완전히 다르다. 네트워크는 이러한 순서 정보를 고려하여 예측을 해야 한다.

 

그러므로 시퀀스 모델링 네트워크를 설계할 때는 가변 길이 시퀸스 처리, 장기 의존성 학습, 순서 고려 등 세 가지 기준을 고려해야 한다. 이러한 기준을 충족하는 네트워크는 다양한 시퀸스 모델링 문제에 효과적으로 활용될 수 있다.