NLP의 기반 구축: N-gram 언어 모델 구현 심층 분석

인공 지능이 지배하는 시대에, 주머니 속 스마트 어시스턴트부터 검색 엔진을 구동하는 정교한 알고리즘에 이르기까지 언어 모델은 이러한 혁신의 많은 부분을 이끄는 보이지 않는 엔진입니다. 휴대폰이 다음에 입력하려는 단어를 예측할 수 있고 번역 서비스가 한 언어를 다른 언어로 유창하게 변환할 수 있는 이유입니다. 그런데 이러한 모델은 실제로 어떻게 작동할까요? GPT와 같은 복잡한 신경망이 등장하기 전에, 계산 언어학의 기반은 아름답게 단순하면서도 강력한 통계적 접근 방식인 N-gram 모델을 기반으로 구축되었습니다.

이 종합 가이드는 야심찬 데이터 과학자, 소프트웨어 엔지니어 및 호기심 많은 기술 애호가를 위한 것입니다. 우리는 기본으로 돌아가 N-gram 언어 모델 뒤에 숨겨진 이론을 밝히고 처음부터 하나를 구축하는 방법에 대한 실용적이고 단계별 설명을 제공할 것입니다. N-gram을 이해하는 것은 단순히 역사를 배우는 것이 아니라 자연어 처리(NLP)의 탄탄한 기반을 구축하는 데 중요한 단계입니다.

언어 모델이란 무엇인가요?

핵심적으로 언어 모델(LM)은 일련의 단어에 대한 확률 분포입니다. 더 간단히 말해서, 주요 임무는 다음과 같은 근본적인 질문에 답하는 것입니다. 일련의 단어가 주어지면 가장 가능성이 높은 다음 단어는 무엇인가요?

다음 문장을 생각해 보세요. "학생들은 ___을 열었습니다."

잘 훈련된 언어 모델은 "책", "노트북" 또는 "마음"과 같은 단어에 높은 확률을 할당하고 "광합성", "코끼리" 또는 "고속도로"와 같은 단어에는 거의 0에 가까운 극히 낮은 확률을 할당합니다. 언어 모델은 단어 시퀀스의 가능성을 정량화함으로써 기계가 인간의 언어를 일관된 방식으로 이해, 생성 및 처리할 수 있도록 합니다.

이러한 응용 분야는 광범위하며 다음과 같은 일상적인 디지털 생활에 통합되어 있습니다.

• 기계 번역: 출력 문장이 대상 언어에서 유창하고 문법적으로 정확하도록 합니다.
• 음성 인식: 음성학적으로 유사한 구별(예: "음성 인식" 대 "멋진 해변을 망치다").
• 예측 텍스트 및 자동 완성: 입력할 때 다음 단어 또는 구를 제안합니다.
• 맞춤법 및 문법 수정: 통계적으로 가능성이 낮은 단어 시퀀스를 식별하고 플래그를 지정합니다.

N-gram 소개: 핵심 개념

N-gram은 주어진 텍스트 또는 음성 샘플에서 'n'개의 항목으로 구성된 인접한 시퀀스입니다. '항목'은 일반적으로 단어이지만 문자, 음절 또는 심지어 음소일 수도 있습니다. N-gram의 'n'은 숫자를 나타내며 다음과 같은 특정 이름으로 이어집니다.

• 유니그램(n=1): 단일 단어. (예: "The", "quick", "brown", "fox")
• 바이그램(n=2): 두 단어의 시퀀스. (예: "The quick", "quick brown", "brown fox")
• 트라이그램(n=3): 세 단어의 시퀀스. (예: "The quick brown", "quick brown fox")

N-gram 언어 모델의 기본 아이디어는 이전 'n-1' 단어를 살펴봄으로써 시퀀스의 다음 단어를 예측할 수 있다는 것입니다. 문장의 전체 문법적 및 의미적 복잡성을 이해하려고 시도하는 대신, 문제의 어려움을 극적으로 줄이는 단순화된 가정을 합니다.

N-gram 뒤에 숨겨진 수학: 확률 및 단순화

문장(단어 시퀀스 W = w₁, w₂, ..., wₖ)의 확률을 공식적으로 계산하기 위해 확률의 연쇄 규칙을 사용할 수 있습니다.

P(W) = P(w₁) * P(w₂|w₁) * P(w₃|w₁, w₂) * ... * P(wₖ|w₁, ..., wₖ₋₁)

이 공식은 전체 시퀀스의 확률이 앞에 오는 모든 단어가 주어진 각 단어의 조건부 확률의 곱이라고 명시합니다. 수학적으로 타당하지만 이 접근 방식은 실용적이지 않습니다. 긴 이전 단어 기록이 주어진 단어의 확률을 계산하는 것(예: P(단어 | "The quick brown fox jumps over the lazy dog and then..."))은 신뢰할 수 있는 추정을 하기에 충분한 예제를 찾기 위해 엄청난 양의 텍스트 데이터가 필요합니다.

마르코프 가정: 실용적인 단순화

이것이 N-gram 모델이 가장 중요한 개념인 마르코프 가정을 도입하는 곳입니다. 이 가정은 단어의 확률이 이전 단어의 고정된 수에만 의존한다고 명시합니다. 즉각적인 컨텍스트가 충분하다고 가정하고 더 먼 기록을 삭제할 수 있습니다.

• 바이그램 모델(n=2)의 경우 단어의 확률은 이전 단어 하나에만 의존한다고 가정합니다.
  P(wᵢ | w₁, ..., wᵢ₋₁) ≈ P(wᵢ | wᵢ₋₁)
• 트라이그램 모델(n=3)의 경우 두 개의 이전 단어에 의존한다고 가정합니다.
  P(wᵢ | w₁, ..., wᵢ₋₁) ≈ P(wᵢ | wᵢ₋₁, wᵢ₋₂)

이 가정은 문제를 계산적으로 다루기 쉽게 만듭니다. 더 이상 단어의 정확한 전체 기록을 볼 필요 없이 마지막 n-1개의 단어만 있으면 확률을 계산할 수 있습니다.

N-gram 확률 계산

마르코프 가정이 적용된 상태에서 이러한 단순화된 확률을 어떻게 계산할까요? 최대 우도 추정(MLE)이라는 방법을 사용합니다. 즉, 훈련 텍스트(말뭉치)의 개수에서 직접 확률을 얻는다는 의미입니다.

바이그램 모델의 경우, 단어 wᵢ가 단어 wᵢ₋₁ 뒤에 올 확률은 다음과 같이 계산됩니다.

P(wᵢ | wᵢ₋₁) = Count(wᵢ₋₁, wᵢ) / Count(wᵢ₋₁)

단어: 단어 A 다음에 단어 B가 표시될 확률은 "A B" 쌍이 표시된 횟수를 단어 "A"가 총 표시된 횟수로 나눈 값입니다.

작은 말뭉치를 예로 들어 보겠습니다. "The cat sat. The dog sat."

• Count("The") = 2
• Count("cat") = 1
• Count("dog") = 1
• Count("sat") = 2
• Count("The cat") = 1
• Count("The dog") = 1
• Count("cat sat") = 1
• Count("dog sat") = 1

"The" 다음에 "cat"이 올 확률은 무엇인가요?
P("cat" | "The") = Count("The cat") / Count("The") = 1 / 2 = 0.5

"cat" 다음에 "sat"이 올 확률은 무엇인가요?
P("sat" | "cat") = Count("cat sat") / Count("cat") = 1 / 1 = 1.0

처음부터 단계별 구현

이제 이 이론을 실제 구현으로 변환해 보겠습니다. Python과 같은 언어로 직접 매핑되지만 언어에 구애받지 않는 방식으로 단계를 간략하게 설명하겠습니다.

1단계: 데이터 전처리 및 토큰화

아무것도 셀 수 있으려면 텍스트 말뭉치를 준비해야 합니다. 이것은 모델의 품질을 형성하는 중요한 단계입니다.

1. 토큰화: 텍스트 본문을 토큰(이 경우 단어)이라는 더 작은 단위로 분할하는 프로세스. 예를 들어 "The cat sat."은 ["The", "cat", "sat", "."]가 됩니다.
2. 소문자 변환: 모든 텍스트를 소문자로 변환하는 것이 표준 관행입니다. 이렇게 하면 모델이 "The"와 "the"를 두 개의 다른 단어로 처리하는 것을 방지하여 개수를 통합하고 모델을 더욱 강력하게 만들 수 있습니다.
3. 시작 및 중지 토큰 추가: 이것은 중요한 기술입니다. <s>(시작) 및 </s>(중지)와 같은 특수 토큰을 각 문장의 시작과 끝에 추가합니다. 왜요? 이를 통해 모델은 문장의 맨 처음에 있는 단어의 확률(예: P("The" | <s>))을 계산하고 전체 문장의 확률을 정의할 수 있습니다. 예제 문장 "the cat sat."은 ["<s>", "the", "cat", "sat", ".", "</s>"]가 됩니다.

2단계: N-gram 계산

각 문장에 대한 정리된 토큰 목록이 있으면 말뭉치를 반복하여 개수를 얻습니다. 이에 가장 적합한 데이터 구조는 N-gram(튜플로 표시됨)이 키이고 해당 빈도가 값인 딕셔너리 또는 해시 맵입니다.

바이그램 모델의 경우 두 개의 딕셔너리가 필요합니다.

• unigram_counts: 각 개별 단어의 빈도를 저장합니다.
• bigram_counts: 각 두 단어 시퀀스의 빈도를 저장합니다.

토큰화된 문장을 반복합니다. ["<s>", "the", "cat", "sat", "</s>"]와 같은 문장의 경우 다음과 같습니다.

• 유니그램에 대한 개수 증가: "<s>", "the", "cat", "sat", "</s>".
• 바이그램에 대한 개수 증가: ("<s>", "the"), ("the", "cat"), ("cat", "sat"), ("sat", "</s>").

3단계: 확률 계산

개수 딕셔너리가 채워졌으므로 이제 확률 모델을 구축할 수 있습니다. 이러한 확률을 다른 딕셔너리에 저장하거나 즉석에서 계산할 수 있습니다.

P(word₂ | word₁)을 계산하려면 bigram_counts[(word₁, word₂)] 및 unigram_counts[word₁]을 검색하고 나누기를 수행합니다. 좋은 방법은 가능한 모든 확률을 미리 계산하고 빠르게 조회할 수 있도록 저장하는 것입니다.

4단계: 텍스트 생성(재미있는 응용 프로그램)

모델을 테스트하는 좋은 방법은 새 텍스트를 생성하도록 하는 것입니다. 프로세스는 다음과 같이 작동합니다.

1. 예를 들어 시작 토큰 <s>와 같은 초기 컨텍스트로 시작합니다.
2. <s>로 시작하는 모든 바이그램과 관련 확률을 찾아봅니다.
3. 이 확률 분포를 기반으로 다음 단어를 무작위로 선택합니다(확률이 높은 단어는 선택될 가능성이 더 큽니다).
4. 컨텍스트를 업데이트합니다. 새로 선택된 단어가 다음 바이그램의 첫 번째 부분이 됩니다.
5. 중지 토큰 </s>를 생성하거나 원하는 길이에 도달할 때까지 이 프로세스를 반복합니다.

단순한 N-gram 모델에서 생성된 텍스트가 완벽하게 일관성이 없을 수 있지만 종종 문법적으로 그럴듯한 짧은 문장을 생성하여 기본 단어 간의 관계를 학습했음을 보여줍니다.

희소성의 문제와 해결책: 스무딩

모델이 훈련 중에 본 적이 없는 바이그램을 테스트하는 동안 만나면 어떻게 될까요? 예를 들어, 훈련 말뭉치에 "the purple dog" 구문이 포함되지 않은 경우:

Count("the", "purple") = 0

이것은 P("purple" | "the")가 0임을 의미합니다. 이 바이그램이 평가하려는 더 긴 문장의 일부인 경우, 모든 확률을 함께 곱하므로 전체 문장의 확률이 0이 됩니다. 이것이 0-확률 문제, 즉 데이터 희소성의 표현입니다. 훈련 말뭉치에 가능한 모든 유효한 단어 조합이 포함되어 있다고 가정하는 것은 비현실적입니다.

이 문제에 대한 해결책은 스무딩입니다. 스무딩의 핵심 아이디어는 본 N-gram에서 약간의 확률 질량을 가져와 본 적이 없는 N-gram에 배포하는 것입니다. 이렇게 하면 단어 시퀀스가 정확히 0의 확률을 갖지 않게 됩니다.

라플라스(Add-One) 스무딩

가장 간단한 스무딩 기술은 라플라스 스무딩이며, add-one 스무딩이라고도 합니다. 아이디어는 매우 직관적입니다. 실제로 했던 것보다 가능한 모든 N-gram을 한 번 더 본 척합니다.

확률에 대한 공식이 약간 변경됩니다. 분자의 개수에 1을 더합니다. 확률이 여전히 1이 되도록 하려면 전체 어휘(V)의 크기를 분모에 추가합니다.

P_laplace(wᵢ | wᵢ₋₁) = (Count(wᵢ₋₁, wᵢ) + 1) / (Count(wᵢ₋₁) + V)

• 장점: 구현이 매우 간단하며 0의 확률을 보장하지 않습니다.
• 단점: 특히 큰 어휘로, 보이지 않는 이벤트에 너무 많은 확률을 부여하는 경우가 많습니다. 이러한 이유로 더 발전된 방법에 비해 실제로 성능이 좋지 않은 경우가 많습니다.

Add-k 스무딩

약간의 개선은 Add-k 스무딩으로, 1을 더하는 대신 작은 분수 값 'k'(예: 0.01)를 더합니다. 이것은 너무 많은 확률 질량을 재할당하는 효과를 완화합니다.

P_add_k(wᵢ | wᵢ₋₁) = (Count(wᵢ₋₁, wᵢ) + k) / (Count(wᵢ₋₁) + k*V)

add-one보다 낫지만 최적의 'k'를 찾는 것은 어려울 수 있습니다. 굿 튜링 스무딩 및 Kneser-Ney 스무딩과 같은 고급 기술이 있으며, 이는 많은 NLP 툴킷에서 표준이며 보이지 않는 이벤트의 확률을 추정하는 데 훨씬 더 정교한 방법을 제공합니다.

언어 모델 평가: 혼란도

N-gram 모델이 좋은지 어떻게 알 수 있을까요? 또는 특정 작업에 대해 트라이그램 모델이 바이그램 모델보다 더 나은지? 평가를 위한 정량적 지표가 필요합니다. 언어 모델에 가장 일반적인 지표는 혼란도입니다.

혼란도는 확률 모델이 샘플을 얼마나 잘 예측하는지를 측정한 것입니다. 직관적으로 모델의 가중 평균 분기 계수로 생각할 수 있습니다. 모델의 혼란도가 50이면 각 단어에서 모델이 50개의 다른 단어에서 균일하고 독립적으로 선택해야 하는 것처럼 혼란스럽다는 의미입니다.

혼란도 점수가 낮을수록 좋습니다. 이는 모델이 테스트 데이터에 덜 "놀란"다는 것을 나타내며 실제로 보이는 시퀀스에 더 높은 확률을 할당합니다.

혼란도는 테스트 집합의 역 확률을 단어 수로 정규화하여 계산됩니다. 계산을 더 쉽게 하기 위해 로그 형식으로 표현되는 경우가 많습니다. 예측력이 좋은 모델은 테스트 문장에 높은 확률을 할당하여 낮은 혼란도를 얻습니다.

N-gram 모델의 제한 사항

기본적인 중요성에도 불구하고 N-gram 모델에는 NLP 분야를 더 복잡한 아키텍처로 이끈 중요한 제한 사항이 있습니다.

• 데이터 희소성: 스무딩을 사용하더라도 N이 클수록(트라이그램, 4-gram 등) 가능한 단어 조합의 수가 폭발적으로 증가합니다. 대부분의 확률을 안정적으로 추정하기에 충분한 데이터를 갖는 것은 불가능합니다.
• 저장: 모델은 모든 N-gram 개수로 구성됩니다. 어휘와 N이 증가함에 따라 이러한 개수를 저장하는 데 필요한 메모리가 엄청나게 커질 수 있습니다.
• 장거리 종속성 캡처 불가능: 이것이 가장 중요한 결함입니다. N-gram 모델은 매우 제한적인 메모리를 가지고 있습니다. 예를 들어 트라이그램 모델은 단어를 두 위치 이상 전에 나타난 다른 단어에 연결할 수 없습니다. 이 문장을 생각해 보세요. "여러 베스트셀러 소설을 쓰고 외딴 나라의 작은 마을에서 수십 년을 산 작가는 유창한 ___을 구사합니다." 마지막 단어를 예측하려는 트라이그램 모델은 컨텍스트 "유창하게 구사하다"만 봅니다. "작가" 또는 위치에 대한 지식이 없으며, 이는 중요한 단서입니다. 멀리 떨어진 단어 간의 의미적 관계를 캡처할 수 없습니다.

N-gram 너머: 신경 언어 모델의 새벽

특히 장거리 종속성을 처리할 수 없다는 이러한 제한 사항은 RNN(순환 신경망), LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크 및 특히 현재 지배적인 변환기(BERT 및 GPT와 같은 모델을 구동하는 모델)와 같은 신경 언어 모델의 개발을 위한 길을 열었습니다. 이러한 특정 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다.

신경 모델은 희소한 개수에 의존하는 대신 의미적 관계를 캡처하는 단어의 조밀한 벡터 표현(임베딩)을 학습합니다. 내부 메모리 메커니즘을 사용하여 훨씬 더 긴 시퀀스에 대한 컨텍스트를 추적하여 인간 언어에 내재된 복잡하고 장거리 종속성을 이해할 수 있습니다.

결론: NLP의 기초 기둥

현대 NLP는 대규모 신경망이 지배하고 있지만 N-gram 모델은 많은 작업에 대한 필수적인 교육 도구이자 놀랍도록 효과적인 기본 요소로 남아 있습니다. 언어 모델링의 핵심 과제에 대한 명확하고 해석 가능하며 계산적으로 효율적인 소개를 제공합니다. 과거의 통계적 패턴을 사용하여 미래를 예측합니다.

N-gram 모델을 처음부터 구축함으로써 NLP 컨텍스트에서 확률, 데이터 희소성, 스무딩 및 평가에 대한 깊이 있는 기본 원리적 이해를 얻을 수 있습니다. 이 지식은 단순히 역사적인 것이 아니라 현대 AI의 우뚝 솟은 마천루가 구축된 개념적 기반입니다. 이는 언어를 확률의 시퀀스로 생각하도록 가르치며, 이는 아무리 복잡하든 모든 언어 모델을 마스터하는 데 필수적인 관점입니다.