[Deep Learning-딥러닝]자연어 처리 및 순환 신경망 소개

자연어(Natural Language)

사람이 일상 생황에서 사용하는 언어를 자연어라고 합니다.

자연어 처리(NLP; Natural Language Processing)

NLP는 자연어의 의미를 분석하여 컴퓨터가 처리할 수 있도록 하는 일을 말합니다. 언어학 지식을 인공지능을 이용해서 컴퓨터 과학으로 구현해 어떻게 효율적으로 사용하느냐를 연구하는 분야입니다.

자연어 처리 특징(어려움)

복잡성(Complexity)
애매함(Ambiguity)
의존성(Dependency)

머신러닝 VS 딥러닝

머신러닝

언어학이 많은 비중을 차지하였습니다. 도메인 지식을 상당히 요하기 때문에, 진입 장벽이 높고 기대효과가 분명합니다.

딥러닝

도메인 지식의 상당 부분을 Data-Driven으로 해결하여 의외의 Insight를 얻을 수 있습니다.

애플리케이션 소개

문장 번역(Machine Translation)

감정 분석(Sentiment Analysis)

챗봇(Chatbots)

문맥 광고(Contextual Advertising)

자동 음성 인식(ASR; Automated Speech Recognition)

광학 문자 인식(OCR; Optical Character Recognition)

순차 데이터(Sequential Data)

순서가 의미가 있으며, 순서가 달라질 경우 의미가 손상되는 데이터를 순차 데이터라고 합니다. 시간적 의미가 있는 경우 Temporal Sequence라고 하며, 일정한 시간차라면 Time Series라고 합니다. Temporal Sequence는 시간과 Value가 쌍으로 이루어지고, Time Series는 x축을 시간으로 보지 않고 step으로 봅니다.

순환 신경망 종류

순차 데이터셋의 구조 및 네트워크

다중 입력, 단일 출력

마지막 입력에는 EOS(Special Token)을 넣어서 문장 종료를 알림

다중 입력, 단일 출력

단일 입력, 다중 출력

입력이 한번 들어온 후 여러 개의 출력을 냄
나머지 입력 값은 지정된 값을 입력
yn의 모든 Loss를 구해서 BP를 수행해서 훈련함

단일 입력, 다중 출력

다중 입력, 다중 출력

입력과 출력이 매 Time-step 마다 이루어지는 경우
입출력 길이가 같은 경우
동영상 프레임별 분류를 예로 들수 있음

농구하는 사진 => 농구한다.
축구하는 사진 => 축구한다.

다중 입력, 다중 출력

모든 입력을 받은 후 출력을 내는 경우
문장 번역, 챗봇 등을 예로 들수 있음

얕은 신경망(Shallow Neural Network)

얕은 신경망은 대표적인 무기억 시스템(Memoryless System)입니다. 무기억 시스템이므로 n번째 타입 스텝에 대한 결과가 이전 입력에 영향을 받지 않습니다. 즉 n번째 입력은 n번째 출력에만 영향을 줍니다.

기억 시스템(Memory System)

입력을 받을 때 마다 그 내용을 기억 시스템에 저장합니다. 이전 입력 데이터는 최종 출력을 위해 사용됩니다.

순환 신경망(Vanilla Recurrent Network)

Vanilla RNN은 기억시스템으로, 출력은 이전의 모든 입력에 영향을 받습니다.

n번째 hidden state 연산식을 보면, 현재 입력과 이전 hidden state의 정보를 함께 이용하여 출력을 만듭니다.

감사합니다.

Reference

Fast Campus

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워드임베딩(Word Embedding)

단어를 임베딩 층의 입력으로 사용하기 위해서 입력 시퀀스의 각 단어들은 모두 정수 인코딩이 되어있어야 합니다. 워드임베딩 변환 과정 어떤 단어 → 단어에 부여된 고유한 정수값 → 임베딩 층 통과 → 밀집 벡터 임베딩 층은 입력 정수에 대해 밀집 벡터(dense vector)로 맵핑 하고 이 밀집 벡터는 인공 신경망의 학습 과정에서 가중치가 학습되는 것과 같은 방식으로 훈련 됩니다. 그리고 이 밀집 벡터를 임베딩 벡터 라고 부릅니다. 정수를 밀집 벡터 또는 임베딩 벡터로 맵핑하는 이유는 무엇일까요? 임베딩 테이블은 단어 집합의 크기만큼 행을 가지므로 모든 단어는 고유한 임베딩 벡터를 가집니다. 즉, 단어의 정수 인덱스는 임베딩 테이블에 대해서 Lookup을 수행하므로 고유한 임베딩 벡터를 결과 를 냅니다. 위의 그림에서는 임베딩 벡터의 차원이 4로 설정되어져 있습니다. 그리고 단어 great은 정수 인코딩 과정에서 1,918의 정수로 인코딩이 되었고 그에 따라 단어 집합의 크기만큼의 행을 가지는 테이블에서 인덱스 1,918번에 위치한 행을 단어 great의 임베딩 벡터로 사용합니다. 이 임베딩 벡터는 모델의 입력이 되고, 역전파 과정에서 단어 great의 임베딩 벡터값이 학습됩니다. 파이토치에서는 임베딩 벡터를 사용하는 방법이 크게 두 가지가 있습니다. 임베딩 층(embedding layer)을 만들어 훈련 데이터로부터 처음부터 임베딩 벡터를 학습하는 방법 사전에 훈련된 임베딩 벡터(pre-trained word embedding)들을 가져와 사용하는 방법 관련 소스는 다음 GIT에서 참고할 수 있습니다. Reference Source https://github.com/ynebula/NLP/blob/master/Word_Embedding/WordEmbedding.ipynb 감사합니다. Reference https://wikidocs.net/64779 https://wikidocs.net/64904

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