Word2Vec 완벽 이해: 단어 벡터 생성부터 활용까지 (spaCy & VADER 활용)

핵심 기술

본 콘텐츠는 Word2Vec 모델의 작동 원리, 즉 텍스트 코퍼스를 입력받아 유사한 단어들의 벡터 표현을 생성하는 신경망 모델에 대해 설명합니다. CBOW와 Skip-gram 아키텍처를 비교하고, spaCy 라이브러리를 활용한 단어 벡터 생성 및 유사도 측정 방법, 그리고 VADER를 이용한 감성 분석까지 다룹니다.

기술적 세부사항

• Word2Vec 개요: 텍스트 코퍼스를 입력으로 받아 단어 벡터 집합을 출력하는 2계층 신경망 모델.
• 유사 단어 그룹화: 수학적으로 단어 간 유사성을 감지하여 벡터 공간에 표현.
• 학습 방식: CBOW (Context Bag Of Words)와 Skip-gram 방식 설명.
  • CBOW: 주변 단어를 이용해 중심 단어 예측.
  • Skip-gram: 중심 단어를 이용해 주변 단어 예측.
• 단어 벡터 차원: spaCy의 기본 벡터 차원은 300이며, 100~1000 차원으로 조절 가능. 차원이 높을수록 더 많은 맥락 정보를 저장 가능하나 학습 시간 증가.
• spaCy 활용: en_core_web_lg 모델을 다운로드하여 단어 벡터 접근.
  • nlp('word').vector: 특정 단어의 벡터 가져오기.
  • nlp('document').vector: 문서 또는 구문 벡터는 개별 토큰 벡터의 평균으로 생성 (Document2Vec).
  • token.similarity(other_token): 단어 간 코사인 유사도 계산 (0~1 범위).
• 벡터 연산: king - man + woman = queen과 같은 벡터 산술 연산을 통한 의미론적 추론.
• OOV (Out Of Vocabulary): token.is_oov 속성을 통한 어휘 외 단어 판별 및 token.vector_norm (0.0).
• VADER (Valence Aware Dictionary for Sentiment Reasoning):
  • 사전 학습된 모델 없이 텍스트의 감성(긍정/부정)을 분석하는 라이브러리.
  • 정서 강도 (intensity)를 고려하며, 대문자, 느낌표 등으로 감성 표현 강화.
  • 직접적인 비꼬는 표현(sarcasm) 감지는 어려움.
  • NLTK를 통해 SentimentIntensityAnalyzer로 사용 가능 (sid.polarity_scores(text)).

개발 임팩트

텍스트 데이터의 의미론적 관계를 벡터 공간에 표현하여 검색, 추천, 분류 등 다양한 자연어 처리 태스크의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 또한, VADER를 통해 별도의 학습 데이터 없이도 텍스트의 감성을 신속하게 분석하여 사용자 피드백 처리나 콘텐츠 분류에 활용할 수 있습니다.

커뮤니티 반응

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