파이토치에서 임베딩

2024-07-27

임베딩의 필요성

고차원 데이터를 저차원 벡터로 변환: 자연어 처리에서 다루는 데이터는 단어, 문자, 토큰과 같은 고차원 데이터입니다. 이러한 데이터를 직접 처리하는 것은 계산 효율성 측면에서 불리합니다. 임베딩은 이러한 고차원 데이터를 저차원 벡터로 변환하여 계산 효율성을 높이고 모델 학습을 용이하게 합니다.
데이터의 의미적 정보 표현: 임베딩 벡터는 단순히 차원을 줄이는 것이 아니라, 원본 데이터의 의미적 정보를 담고 있습니다. 예를 들어, "왕"과 "여왕"이라는 단어는 서로 다른 의미를 가지고 있으며, 임베딩 벡터는 이러한 의미적 차이를 반영하여 서로 다른 벡터로 표현됩니다.
딥 러닝 모델 성능 향상: 임베딩은 딥 러닝 모델에서 중요한 역할을 합니다. 딥 러닝 모델은 임베딩 벡터를 통해 단어, 문자, 토큰의 의미적 정보를 이해하고, 이를 기반으로 다양한 자연어 처리 작업을 수행합니다.

파이토치에서 임베딩 구현

파이토치에서 임베딩을 구현하기 위해서는 nn.Embedding 클래스를 사용합니다. nn.Embedding 클래스는 다음과 같은 매개변수를 받습니다.

num_embeddings: 임베딩 테이블의 크기, 즉 임베딩 벡터의 개수
embedding_dim: 임베딩 벡터의 차원

import torch

# 단어 집합 크기
num_embeddings = 10000

# 임베딩 벡터 차원
embedding_dim = 128

# 임베딩 레이어 생성
embedding = nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim)

# 임베딩 테이블에서 임베딩 벡터 가져오기
word_idx = 5000  # 임베딩 테이블에서 5001번째 단어의 인덱스
word_embedding = embedding(torch.tensor(word_idx))

위 코드는 10,000개 단어의 임베딩 테이블을 생성하고, 각 단어를 128차원 벡터로 표현하는 예시입니다. embedding(torch.tensor(word_idx)) 코드는 임베딩 테이블에서 5001번째 단어의 임베딩 벡터를 가져옵니다.

임베딩 활용

파이토치에서 임베딩은 다양한 자연어 처리 작업에 활용될 수 있습니다.

문자 분류: 문자 분류 모델은 문장의 의미를 기반으로 긍정/부정, 주제 분류 등을 수행합니다. 임베딩은 문장의 각 단어를 임베딩 벡터로 변환하여 문장의 의미를 표현하는데 사용됩니다.
기계 번역: 기계 번역 모델은 한 언어의 문장을 다른 언어로 번역합니다. 임베딩은 두 언어의 단어를 동일한 임베딩 공간에 매핑하여 번역 과정을 용이하게 합니다.

추가 정보

파이토치 임베딩 예제 코드

import torch

# 단어 집합
vocab = ["사과", "바나나", "오렌지", "포도", "딸기"]

# 임베딩 테이블 크기 및 차원
num_embeddings = len(vocab)
embedding_dim = 128

# 임베딩 레이어 생성
embedding = nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim)

# 임베딩 테이블 확인
print(embedding)

# 단어 "사과"의 임베딩 벡터 가져오기
word_idx = vocab.index("사과")
word_embedding = embedding(torch.tensor(word_idx))

# 임베딩 벡터 출력
print(word_embedding)

# 임베딩 테이블 전체 출력
for i in range(num_embeddings):
    word = vocab[i]
    word_embedding = embedding(torch.tensor(i))
    print(f"{word}: {word_embedding}")

vocab 변수는 예시로 사용할 단어 목록을 저장합니다.
num_embeddings 변수는 임베딩 테이블의 크기를, embedding_dim 변수는 임베딩 벡터의 차원을 설정합니다.
nn.Embedding 클래스를 사용하여 임베딩 레이어를 생성합니다.
embedding 객체를 출력하면 임베딩 테이블의 크기와 차원 정보를 확인할 수 있습니다.
vocab.index("사과") 코드는 "사과"라는 단어의 인덱스를 가져옵니다.
embedding(torch.tensor(word_idx)) 코드는 임베딩 테이블에서 "사과"라는 단어의 임베딩 벡터를 가져옵니다.
마지막 for 루프는 임베딩 테이블의 모든 단어와 임베딩 벡터를 출력합니다.

참고

이 코드는 단순한 예시이며, 실제 사용 시에는 필요에 맞게 수정해야 합니다.
임베딩 테이블을 학습시키는 방법은 다양하며, 이 코드에서는 미리 학습된 임베딩 테이블을 사용합니다.
파이토치 공식 문서 및 튜토리얼을 참고하여 임베딩을 더 자세히 학습할 수 있습니다.

파이토치 임베딩 대체 방법

직접 임베딩 테이블 구현

nn.Embedding 클래스 대신 직접 임베딩 테이블을 구현할 수 있습니다. 다음은 직접 임베딩 테이블을 구현하는 예시입니다.

import torch

# 단어 집합
vocab = ["사과", "바나나", "오렌지", "포도", "딸기"]

# 임베딩 벡터 차원
embedding_dim = 128

# 임베딩 테이블 생성
embedding_table = torch.randn(len(vocab), embedding_dim)

# 단어 "사과"의 임베딩 벡터 가져오기
word_idx = vocab.index("사과")
word_embedding = embedding_table[word_idx]

# 임베딩 벡터 출력
print(word_embedding)

Gensim 라이브러리 사용

Gensim 라이브러리는 자연어 처리 작업에 유용한 다양한 기능을 제공하며, 임베딩 기능도 포함되어 있습니다. 다음은 Gensim 라이브러리를 사용하여 임베딩을 구현하는 예시입니다.

from gensim.models import Word2Vec

# 단어 집합
sentences = [
    ["사과", "바나나", "오렌지"],
    ["포도", "딸기", "수박"],
]

# Word2Vec 모델 학습
model = Word2Vec(sentences, min_count=1)

# 단어 "사과"의 임베딩 벡터 가져오기
word_embedding = model.wv["사과"]

# 임베딩 벡터 출력
print(word_embedding)

FastText 라이브러리 사용

FastText 라이브러리는 Gensim 라이브러리와 유사하지만, 더 빠른 속도로 임베딩을 학습할 수 있습니다. 다음은 FastText 라이브러리를 사용하여 임베딩을 구현하는 예시입니다.

from fasttext import load_model

# 모델 경로
model_path = "path/to/model.bin"

# 모델 로드
model = load_model(model_path)

# 단어 "사과"의 임베딩 벡터 가져오기
word_embedding = model.get_word_vector("사과")

# 임베딩 벡터 출력
print(word_embedding)

Hugging Face Transformers 라이브러리 사용

Hugging Face Transformers 라이브러리는 사전 학습된 언어 모델을 제공하며, 이 모델들은 임베딩 기능도 포함되어 있습니다. 다음은 Hugging Face Transformers 라이브러리를 사용하여 임베딩을 구현하는 예시입니다.

from transformers import AutoModel

# 모델 이름
model_name = "bert-base-uncased"

# 모델 로드
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)

# 토큰화
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# 문장 입력
sentence = "사과는 맛있다."

# 토큰화 및 임베딩 벡터 가져오기
inputs = tokenizer(sentence, return_tensors="pt")
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
    word_embeddings = outputs.last_hidden_state

# "사과" 토큰의 임베딩 벡터 출력
print(word_embeddings[:, 0, :])

ONNX Runtime 사용

ONNX Runtime은 다양한 프레임워크에서 학습된 모델을 실행할 수 있는 플랫폼입니다. ONNX Runtime을 사용하여 다른 프레임워크에서 학습된 임베딩 모델을 파이토치에서 실행할 수 있습니다.

주의 사항

각 방법은 장단점이 있으며, 사용 목적에 따라 적절한 방법을 선택해야 합니다.
직접 임베딩 테이블을 구현하는 방법은 가장 간단하지만, 학습 과정을 직접 구현해야 합니다.
Gensim, FastText, Hugging Face Transformers 라이브러리는 학습 과정을 자동화하지만, 라이브러리에 대한 이해가 필요합니다.
ONNX Runtime은 다른 프레임워크에서 학습된 모델을 실행할 수 있지만, ONNX Runtime에 대한 이해가 필요합니다.

python pytorch word-embedding