임베딩 모델

임베딩 모델(Embedding model)은 고차원의 데이터를 고정된 차원의 실수 벡터 공간으로 변환하여 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기계 학습 모델이다.

개요

임베딩 모델은 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 형태의 비정형 데이터를 벡터 공간에 매핑함으로써 유사도 계산, 군집화, 분류 등의 작업을 가능하게 한다. 임베딩은 주로 딥러닝에서 사용되며, 원-핫 인코딩과 달리 의미적 유사성을 반영하는 밀집 벡터(dense vector)를 생성한다.

주요 종류

• 단어 임베딩(word embedding): 자연어 처리에서 각 단어를 벡터로 표현하는 방식으로, 대표적인 모델로는 Word2Vec, GloVe, FastText가 있다.
• 문장 및 문서 임베딩(sentence/document embedding): 문장 전체를 벡터로 표현하는 방식으로, Doc2Vec, Sentence-BERT 등이 있다.
• 멀티모달 임베딩(multimodal embedding): 텍스트와 이미지, 오디오 등 서로 다른 유형의 데이터를 동일한 임베딩 공간으로 매핑하는 방식이다.
• 사용자 및 아이템 임베딩(user/item embedding): 추천 시스템에서 사용자와 아이템을 벡터로 표현하여 이들 간의 유사도를 기반으로 추천을 수행한다.

작동 원리

임베딩 모델은 주어진 입력 데이터를 신경망 기반의 모델에 통과시켜 벡터를 출력하도록 학습된다. 이 과정에서 손실 함수(loss function)는 임베딩 간의 유사도가 실제 관계와 유사하도록 조정하는 역할을 한다. 학습 방식에는 지도 학습, 비지도 학습, 자기 지도 학습 방식이 활용될 수 있다.

활용

• 검색 및 질의 응답 시스템에서 의미 기반 검색 성능 향상
• 추천 시스템에서 사용자 취향 예측
• 클러스터링 및 군집 분석
• 전이 학습을 위한 사전 학습된 벡터 사용
• 의미 유사도 계산 및 관계 추론

한계

• 벡터 공간의 해석 가능성이 낮아 결과의 직관적 설명이 어려움
• 데이터 편향이 임베딩에 반영될 수 있음
• 고차원 임베딩의 경우 계산 자원이 많이 소모됨

같이 보기

• 자연어 처리
• 신경망
• 전이 학습
• 추천 시스템
• 단어 임베딩

참고 문헌

• Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G., & Dean, J. (2013). Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space. arXiv:1301.3781.
• Pennington, J., Socher, R., & Manning, C. (2014). GloVe: Global Vectors for Word Representation. In Proceedings of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP).