자연어 처리 중간고사 전 마지막 작성

ELMo (Embeddings from Language Models)는 양방향 LSTM(Long Short-Term Memory)을 기반으로 한 딥 러닝 모델로, 주된 목적은 문맥에 따른 단어 임베딩을 생성하는 것입니다. ELMo는 특정 단어에 대한 임베딩을 생성할 때 단어가 사용된 문맥을 고려하여, 이를 통해 같은 단어라도 다른 문맥에서 다른 의미를 가질 수 있음을 반영합니다.

ELMo의 주요 특징과 동작 방식

1. 양방향 LSTM 구조: ELMo는 양방향 LSTM을 사용하여 문장을 처리합니다. 이 구조는 문장의 앞뒤 문맥 모두를 고려하여 각 단어의 의미를 파악할 수 있게 해줍니다. 이는 한 방향으로만 처리하는 일반적인 RNN이나 LSTM과 비교했을 때, 보다 풍부한 문맥 정보를 포착할 수 있는 장점이 있습니다.
2. 언어 모델링 목적: ELMo의 훈련 과정은 언어 모델을 구축하는 것을 목표로 합니다. 즉, 이 모델은 훈련 데이터로부터 문장 내 다음 단어를 예측하는 방식으로 학습됩니다. 이 과정에서 모델은 단어의 복잡한 언어적 특성과 문맥적 의미를 학습하게 됩니다.
3. 동적 임베딩 생성: ELMo는 입력 문장이 주어지면, 훈련된 언어 모델을 통해 각 단어의 임베딩을 문맥에 따라 동적으로 생성합니다. 이렇게 생성된 임베딩은 각 단어가 그 문장 내에서 가지는 의미를 반영합니다.
4. 다층 표현의 결합: ELMo는 양방향 LSTM의 여러 층에서 나온 표현을 결합하여 최종 단어 임베딩을 구성합니다. 각 층은 언어의 다른 측면을 모델링하므로, 이들을 조합함으로써 더욱 풍부하고 정확한 단어 임베딩을 얻을 수 있습니다.

결론

따라서, ELMo는 다음 단어를 예측하는 훈련 과정을 통해 문맥에 의존적인 단어 임베딩을 생성하는 모델입니다. 이렇게 생성된 임베딩은 다른 자연어 처리 태스크(예: 질문 응답, 감성 분석, 명명체 인식 등)에서 문맥적 의미를 반영하는 데 매우 유용하게 사용됩니다. ELMo는 단어의 다음 위치를 예측하는 것이 아니라, 주어진 문맥에서의 단어의 의미를 최적으로 표현하는 벡터를 생성하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 실제로 Transformer 아키텍처를 기반으로 한 모델로, 빈칸 채우기 뿐만 아니라 광범위한 자연어 처리 작업에 사용됩니다. 그러나 BERT의 핵심 혁신 중 하나는 양방향성(bidirectionality)을 고려하여 문맥을 파악하는 것입니다. BERT는 문맥을 효과적으로 파악하여, 주어진 텍스트에서 단어의 의미를 정확하게 추론할 수 있습니다.

BERT의 핵심 특징 및 작업 방식

1. Transformer의 인코더 사용: BERT는 Transformer 아키텍처 중 인코더 부분만을 사용합니다. 각 인코더는 멀티헤드 셀프 어텐션 메커니즘과 포지션 와이즈 피드-포워드 네트워크로 구성됩니다. 이를 통해 BERT는 입력 텍스트의 양방향 문맥 정보를 포착합니다.
2. Masked Language Model (MLM): BERT의 학습 중 하나의 주요 과제는 Masked Language Model입니다. 이 방식에서는 입력 텍스트의 일부 단어를 무작위로 마스킹(예: "hello, I am a [MASK] model"에서 "student"를 마스킹)하고, 이 마스크된 단어를 예측하도록 합니다. 이 과정은 모델이 단어의 양방향 문맥을 이해하도록 강제하며, 따라서 빈칸 채우기에 매우 효과적입니다.
3. Next Sentence Prediction (NSP): BERT는 또한 두 문장이 서로 연속하는지를 예측하는 작업을 통해 훈련됩니다. 이를 통해 모델은 문장 간의 관계를 이해하는 능력을 개발합니다.
4. 양방향 문맥 이해: BERT의 가장 큰 장점 중 하나는 양방향 문맥을 이해한다는 점입니다. 이는 RNN, LSTM 또는 일반적인 Transformer의 단방향 또는 순차적 접근법과 비교할 때 상당한 이점을 제공합니다.

BERT의 사용

BERT는 문맥을 기반으로 효과적으로 단어의 의미를 파악할 수 있기 때문에, 자연어 이해(Natural Language Understanding, NLU) 태스크에서 뛰어난 성능을 보입니다. 예를 들어, 질문 응답 시스템, 명명체 인식, 감성 분석, 텍스트 분류 등 다양한 NLP 작업에서 BERT가 활용됩니다.

결론적으로, BERT는 빈칸을 맞추는 모델 이상의 역할을 하며, 광범위한 자연어 처리 작업에서 문맥을 기반으로 한 깊은 이해를 제공하는 강력한 도구입니다.

네, 맞습니다. Batch Normalization과 Regularization은 머신 러닝에서 중요한 역할을 하지만, 각기 다른 목적과 방식으로 작동합니다. 여기에서 두 기술의 주요 개념과 목적에 대해 좀 더 자세히 설명하겠습니다.

Batch Normalization

Batch Normalization은 신경망에서 학습 과정을 안정화하고 가속화하는 기법으로, 각 층의 입력 데이터를 정규화하는 과정을 말합니다. 이 기술은 학습 중 내부 공변량 변화(Internal Covariate Shift)를 줄이는 것을 목표로 합니다. 내부 공변량 변화란 학습 과정에서 네트워크의 파라미터가 업데이트되면서 층별 입력 데이터의 분포가 변하는 현상을 말하며, 이는 학습을 불안정하게 만들고 수렴 속도를 늦출 수 있습니다.

작동 원리:

• 각 배치에 대해, 입력 데이터의 평균과 분산을 계산합니다.
• 이 평균과 분산을 사용하여 데이터를 정규화합니다 (평균을 0, 분산을 1로 만듭니다).
• 정규화된 데이터에 대해 학습 가능한 스케일 및 시프트 파라미터를 적용하여 데이터의 최종 출력을 조정합니다.

이 과정은 각 층이 학습하는 동안 입력 데이터의 분포가 안정적으로 유지되도록 하여, 보다 빠르고 안정적인 학습을 가능하게 합니다.

Regularization

Regularization은 모델이 학습 데이터에 과적합(Overfitting)되는 것을 방지하기 위해 사용되는 기술입니다. 과적합은 모델이 학습 데이터에 너무 잘 맞춰져 있어서 새로운 데이터에 대한 일반화 능력이 떨어지는 상태를 말합니다. 이를 해결하기 위해 Regularization은 모델의 복잡도에 제약을 추가합니다.

주요 종류:

1. L1 Regularization (Lasso): 가중치의 절대값의 합에 비례하는 비용을 추가합니다. 이 방법은 일부 가중치를 정확히 0으로 만들어 스파스한 모델을 만드는 데 도움이 됩니다.
2. L2 Regularization (Ridge): 가중치 제곱의 합에 비례하는 비용을 추가합니다. 이는 가중치 값이 너무 커지는 것을 제한하여 모델이 더 부드럽게(즉, 덜 극단적인 값을 가지도록) 데이터를 학습하게 합니다.

작동 원리:

• 손실 함수에 가중치의 크기를 제한하는 항을 추가하여, 모델이 큰 가중치를 가지는 것에 대해 패널티를 부과합니다.
• 이는 모델이 데이터의 작은 노이즈나 불필요한 패턴에 민감하게 반응하는 것을 방지하고, 결과적으로 더 일반화된 모델을 만드는 데 도움이 됩니다.

결론적으로, Batch Normalization은 학습 과정에서 데이터의 분포가 안정적으로 유지되도록 돕고, Regularization은 모델이 과적합되는 것을 방지하여 일반화 성능을 높이는 데 목적이 있습니다. 두 기술은 서로 다른 방식으로 모델의 성능을 개선하는 데 중요한 역할을 합니다.

신경망을 초기화하는 두 가지 주요 방법인 Xavier (Glorot) 초기화와 He 초기화는 각각 활성화 함수의 특성에 맞춰 설계되었습니다. 이 초기화 기법들은 신경망의 가중치를 특정 분포를 사용하여 초기화함으로써, 학습 초기 단계에서 신호가 적절하게 흐를 수 있도록 돕습니다. 이는 특히 심층 네트워크에서 중요한 역할을 합니다.

Xavier 초기화

Xavier 초기화는 Sigmoid나 Tanh 같은 S자형 활성화 함수에 적합합니다. 이 초기화 방법은 신호의 분산이 네트워크의 층을 통과하면서 사라지거나 폭발하는 것을 방지하기 위해 고안되었습니다.

이유:

• Sigmoid와 Tanh 함수는 출력값이 입력값의 작은 변화에 대해 민감하게 반응하는 구간이 제한적입니다. 즉, 입력값이 너무 크거나 작으면 함수의 출력이 포화되어 그라디언트가 거의 0에 가까워집니다 (Gradient Vanishing).
• Xavier 초기화는 입력 노드와 출력 노드의 수를 고려하여 가중치를 초기화합니다. 초기화 공식은 다음과 같습니다:
  [
  W \sim U\left[-\frac{1}{\sqrt{n}}, \frac{1}{\sqrt{n}}\right]
  ]
  여기서 ( n )은 네트워크 층의 입력 노드 수입니다.
• 이 방법은 가중치를 네트워크의 깊이에 관계없이 적절한 분산을 유지하도록 도와주어, 전체 네트워크를 통해 그라디언트가 적절하게 흐르도록 합니다.

He 초기화

He 초기화는 ReLU 활성화 함수 및 그 변형들에 특히 적합합니다. ReLU는 음수 입력에 대해 0을 출력하기 때문에, Xavier 초기화 방법을 사용할 경우 초기 가중치의 크기가 너무 작으면 학습 과정 중 뉴런이 죽는 현상 (Dying ReLU problem)이 발생할 수 있습니다.

이유:

• ReLU는 음수가 입력되면 0을 출력하고, 양수에 대해서는 입력을 그대로 출력합니다. 이 때문에 활성화 값들이 비대칭적이며, 주로 양수를 출력하게 됩니다.
• He 초기화는 이러한 특성을 고려하여 분산을 두 배로 조정합니다. 초기화 공식은 다음과 같습니다:
  [
  W \sim N\left(0, \sqrt{\frac{2}{n}}\right)
  ]
  여기서 ( n )은 네트워크 층의 입력 노드 수입니다.
• 이 분산의 조정은 ReLU를 사용할 때 더 많은 뉴런이 활성화되도록 도와주며, 따라서 학습 초기 단계에서 그라디언트의 흐름을 개선합니다.

결론:
각각의 초기화 기법은 해당 활성화 함수의 수학적 특성을 고려하여 최적의 학습 효율을 달성하도록 설계되었습니다. Xavier는 가중치의 분산을 조절하여 S자형 함수의 포화 문제를 방지하고, He 초기화는 ReLU 사용 시 활성화 값의 분포를 조정하여 뉴런이 죽는 문제를 방지합니다.

자연어 처리(NLP) 분야에서 n-gram은 텍스트 내 연속된 n개의 아이템(단어, 문자 등)의 시퀀스를 의미합니다. n-gram 모델은 언어 모델링에서 매우 중요한 도구로 사용되며, 텍스트의 통계적 속성을 기반으로 언어의 구조를 파악하고자 할 때 활용됩니다. 이 모델은 특정 단어가 다음에 올 단어의 시퀀스를 예측하는 데 도움을 주며, 검색 엔진, 문장 생성, 음성 인식, 문법 검사 등 다양한 자연어 처리 응용 분야에서 사용됩니다.

n-gram의 기본 원리

n-gram 모델은 문장이나 문서에서 단어들이 함께 나타나는 패턴을 분석하여, 언어의 구조를 이해하는 데 사용됩니다. 여기서 n은 아이템의 갯수를 의미하며, 다양한 값을 가질 수 있습니다:

• 1-gram (Unigram): 단어 하나만 고려되며, 문장의 문맥이나 연속성 없이 각 단어의 독립적인 출현 빈도를 분석합니다.
• 2-gram (Bigram): 두 개의 연속된 아이템(주로 단어)을 하나의 단위로 취급합니다. 이를 통해 단어와 그 다음에 오는 단어 사이의 관계를 파악할 수 있습니다.
• 3-gram (Trigram): 세 개의 연속된 아이템을 분석하여 좀 더 넓은 문맥을 고려합니다.
• 그 이상의 n-gram: n이 더 큰 경우, 더 많은 단어들의 연속성을 고려하게 되며, 이는 더 넓은 문맥의 정보를 포착할 수 있지만, 계산 비용과 데이터의 요구량도 증가합니다.

n-gram의 사용

n-gram 모델은 다음과 같은 방법으로 사용됩니다:

1. 텍스트 토큰화: 주어진 텍스트를 단어나 문자 등의 토큰으로 나눕니다.
2. n-gram 생성: 연속된 n개의 토큰을 순차적으로 추출합니다.
3. 빈도 분석: 각 n-gram의 출현 빈도를 계산하고, 이를 기반으로 통계적 모델을 구축합니다.

n-gram의 한계

• 스파서티 문제(Sparsity Problem): n의 값이 커질수록, 동일한 n-gram 시퀀스를 충분히 많이 찾기 어려워집니다. 이로 인해 모델이 특정 n-gram에 대해 학습할 데이터가 부족할 수 있습니다.
• 저장 공간: 높은 n값은 엄청난 양의 n-gram 조합을 생성할 수 있으며, 이를 저장하기 위한 공간이 많이 필요합니다.
• 일반화 문제: n-gram 모델은 보지 못한 단어 시퀀스에 대해 일반화하는 능력이 떨어집니다.

n-gram은 자연어 처리에서 기본적이면서도 강력한 도구로, 언어의 패턴을 포착하고 이해하는 데 널리 사용됩니다. 그러나 현대의 딥 러닝 기반 모델들은 이러한 n-gram의 한계를 극복하고, 더 복잡한 언어 구조와 문맥을 학습할 수 있는 능력을 제공합니다.