토큰화(Tokenization)와 임베딩(Embedding)은 자연어 처리(Natural Language Processing) 분야에서 다른 개념을 가리키는 용어입니다.
1. 토큰화(Tokenization):
– 텍스트를 작은 단위로 나누는 과정입니다. 이 작은 단위는 보통 단어, 문장, 문자 등의 단위일 수 있습니다.
– 예를 들어, “Hello, how are you?”라는 문장을 토큰화하면 [“Hello”, “,”, “how”, “are”, “you”, “?”]와 같이 토큰(단어 또는 문자) 단위로 분리됩니다.
– 토큰화를 통해 텍스트를 작은 단위로 분리하여 기계가 처리 가능한 형태로 만들 수 있습니다. 이후에 각 토큰에 대해 숫자나 인덱스로 변환할 수 있습니다.
2. 임베딩(Embedding):
– 단어나 문장 등의 토큰을 숫자로 변환하는 과정입니다. 토큰을 고차원의 벡터 공간에 매핑하는 것을 의미합니다.
– 임베딩은 단어의 의미와 특징을 반영한 밀집 벡터로 표현합니다. 각 차원은 단어의 특정한 의미적 측면을 나타내며, 단어 간의 관계와 유사성을 벡터 공간 상에서 반영합니다.
– 예를 들어, “apple”이라는 단어를 100차원의 임베딩 공간에 매핑하면 [0.5, 0.8, -0.2, …]와 같이 실수값을 갖는 벡터로 표현할 수 있습니다.
– 임베딩을 통해 텍스트의 특징을 수치화하고, 이를 기반으로 기계학습 모델이 텍스트를 처리하고 학습할 수 있습니다.
요약하자면, 토큰화는 텍스트를 작은 단위로 나누는 과정이고, 임베딩은 토큰을 숫자로 변환하여 텍스트의 의미와 특징을 벡터로 표현하는 과정입니다. 토큰화는 전처리 과정의 일부로써 텍스트를 분리하는 역할을 하며, 임베딩은 토큰화된 텍스트를 숫자 형태로 표현하여 기계학습 모델에 입력으로 사용합니다.
일반적으로 텍스트 처리 작업에서는 토큰화(Tokenization)를 먼저 수행한 후에 임베딩(Embedding)을 적용합니다.
1. 토큰화(Tokenization): 텍스트를 작은 단위로 나누는 과정을 의미합니다. 이 단위는 보통 단어, 문장, 문자 등이 될 수 있습니다. 토큰화를 통해 텍스트를 토큰 단위로 분리합니다.
2. 임베딩(Embedding): 토큰화된 텍스트를 숫자로 변환하여 기계가 이해할 수 있는 형태로 만듭니다. 이 과정에서 토큰은 벡터로 매핑되며, 벡터의 차원은 임베딩 공간의 크기를 결정합니다. 임베딩은 주로 사전 훈련된 워드 임베딩 모델을 사용하거나, 모델 내부에서 학습하는 방식으로 수행됩니다.
따라서, 일반적인 순서는 토큰화를 먼저 수행한 후에 임베딩을 적용합니다. 토큰화된 텍스트는 임베딩에 입력되어 벡터로 변환됩니다. 이렇게 변환된 임베딩 벡터는 텍스트의 의미와 특징을 반영하여 모델에 입력될 수 있습니다.
토큰화를 먼저 수행한 후에 임베딩을 적용하는 이유는 다음과 같습니다:
1. 단어 수준의 특성을 보존: 토큰화는 단어 단위로 텍스트를 분리하여 의미 있는 단위로 만듭니다. 이는 단어의 의미와 문맥을 유지하면서 텍스트를 분석할 수 있도록 합니다. 따라서, 토큰화를 먼저 수행하면 단어 수준의 특성을 보존할 수 있습니다.
2. 임베딩의 입력 형태: 대부분의 임베딩 모델은 단어를 입력으로 받아 해당 단어에 대한 임베딩 벡터를 반환합니다. 따라서, 토큰화를 통해 단어로 분리된 텍스트를 임베딩 모델에 입력으로 전달할 수 있습니다.
3. 임베딩의 차원 일관성: 임베딩은 텍스트를 고정된 차원의 벡터로 변환하는 작업입니다. 이 때, 토큰화를 먼저 수행하여 단어 단위로 분리하면, 모든 단어에 동일한 임베딩 차원을 적용할 수 있습니다. 이는 모델의 일관성을 유지하고 효과적인 처리를 가능하게 합니다.
따라서, 토큰화를 먼저 수행한 후에 임베딩을 적용하는 것은 텍스트의 구성 단위를 보존하고, 임베딩 모델에 일관된 입력을 제공하기 위한 일반적인 접근 방식입니다.