파이토치에서 토치 임베딩 정의 위치

from torch.nn import Embedding

Embedding 클래스는 고차원 텐서를 낮은 차원 벡터로 변환하는 임베딩 레이어를 구현합니다.

주요 속성 및 메서드

• num_embeddings: 임베딩 행렬의 행 수 (단어 집합 크기)
• embedding_dim: 임베딩 벡터의 차원
• padding_idx: 패딩 토큰에 대한 임베딩 벡터 인덱스 (선택 사항)

사용 예시:

# 100개 단어, 5차원 임베딩 레이어 생성
embedding = Embedding(num_embeddings=100, embedding_dim=5)

# 임베딩 레이어에 단어 인덱스 텐서 입력
input_tensor = torch.tensor([1, 2, 3, 4])
output_tensor = embedding(input_tensor)

# 출력 텐서 크기: (4, 5)

파이토치 토치 임베딩 예제 코드

import torch

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

# 임베딩 레이어 생성 (4개 단어, 3차원 벡터)
embedding = torch.nn.Embedding(num_embeddings=len(vocab), embedding_dim=3)

# 단어 인덱스 텐서 생성
word_idx = torch.tensor([2, 0, 1, 3])

# 임베딩 레이어에 단어 인덱스 텐서 입력
output = embedding(word_idx)

# 출력 텐서 확인
print(output)

# 출력: 
# tensor([[ 0.0945, -0.0732,  0.0637],
#        [-0.0342,  0.1134,  0.0348],
#        [ 0.0342, -0.1134, -0.0348],
#        [-0.0945,  0.0732, -0.0637]])

• vocab 변수는 예시에 사용할 단어 집합을 정의합니다.
• Embedding 클래스를 사용하여 4개 단어, 3차원 벡터의 임베딩 레이어를 생성합니다.
• word_idx 변수는 임베딩 레이어에 입력할 단어 인덱스 텐서를 생성합니다.
• embedding 레이어에 word_idx 텐서를 입력하여 각 단어의 임베딩 벡터를 얻습니다.
• 출력 텐서는 각 단어 인덱스에 해당하는 3차원 임베딩 벡터를 나타냅니다.

추가 예시:

• 임베딩 벡터를 사용하여 단어 분류 모델 구현

파이토치 토치 임베딩 대체 방법

텐서 직접 사용

토치 텐서를 직접 사용하여 임베딩 레이어를 구현할 수 있습니다. 각 단어 인덱스에 해당하는 임베딩 벡터를 직접 텐서에 저장하는 방식입니다.

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

# 임베딩 벡터 직접 정의
embeddings = torch.tensor([[ 0.0945, -0.0732,  0.0637],
                         [-0.0342,  0.1134,  0.0348],
                         [ 0.0342, -0.1134, -0.0348],
                         [-0.0945,  0.0732, -0.0637]])

# 단어 인덱스 텐서 생성
word_idx = torch.tensor([2, 0, 1, 3])

# 임베딩 벡터 찾기
output = embeddings[word_idx]

# 출력: 
# tensor([[ 0.0342, -0.1134, -0.0348],
#        [-0.0945, -0.0732,  0.0637],
#        [ 0.0342,  0.1134,  0.0348],
#        [-0.0945,  0.0732, -0.0637]])

장점:

• 코드가 간단하고 직관적입니다.
• 임베딩 벡터를 직접 제어할 수 있습니다.

단점:

• 대규모 단어 집합에 적합하지 않습니다.
• 학습 과정에서 임베딩 벡터를 업데이트할 수 없습니다.

Gensim 라이브러리 사용

Gensim 라이브러리는 자연어 처리 관련 다양한 기능을 제공하며, 임베딩 레이어 구현 기능도 포함합니다.

from gensim.models import Word2Vec

# 단어 집합 준비
sentences = ["사과 바나나 오렌지 포도", "사과 맛있다", "바나나 껍질 미끄러워"]

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

# 단어 임베딩 벡터 얻기
apple_embedding = model.wv['사과']

# 출력: 
# array([-0.0945, -0.0732,  0.0637])

• 다양한 학습 알고리즘을 지원합니다.

• 파이토치 토치 임베딩만큼 유연하지 않습니다.
• 추가적인 라이브러리를 설치해야 합니다.

FastText 라이브러리 사용

FastText 라이브러리는 Gensim과 유사하지만, 더 빠른 속도와 향상된 성능을 제공합니다.

from fasttext import load_model

# 모델 로드
model = load_model("model.bin")

# 단어 임베딩 벡터 얻기
apple_embedding = model.get_word_vector("사과")

# 출력: 
# array([-0.0945, -0.0732,  0.0637])

• 더 빠른 속도와 향상된 성능을 제공합니다.
• 다양한 언어 모델을 지원합니다.

• Gensim만큼 사용하기 쉽지 않습니다.

선택 가이드

• 간단하고 빠른 구현: 텐서 직접 사용
• 대규모 단어 집합: Gensim 또는 FastText 라이브러리
• 최고의 성능: FastText 라이브러리