딥러닝 모델을 효과적으로 학습시키기 위해서는 데이터 전처리가 필요합니다.
데이터 전처리에는 텍스트 데이터의 토큰화, 정수 인코딩, 패딩, 원-핫 인코딩 등 다양한 프로세스가 포함됩니다.
이러한 전처리 프로세스를 통해 텍스트 데이터를 숫자 형식으로 변환하고 쉽게 학습할 수 있도록 모델을 준비할 수 있습니다.
딥러닝을 위한 데이터 전처리 방법에 대해 자세히 알아봅시다.
토큰화
토큰화는 텍스트를 더 작은 단위로 나누는 프로세스입니다.
이 작업을 사용하면 문장을 단어로 분리하거나 단어를 더 작은 단위(형태소)로 분리할 수 있습니다.
딥러닝에서 토큰화는 주로 단어 단위로 수행됩니다.
영어의 경우 공백을 기준으로 단어를 분리할 수 있고, 한국어의 경우 형태소 분석기를 이용하여 형태소 단위로 토큰화가 가능합니다.
정수 인코딩
정수 인코딩에는 각 단어를 숫자로 변환하는 작업이 포함됩니다.
각 단어에 고유한 숫자를 부여하여 단어를 숫자로 표현할 수 있습니다.
가장 일반적인 방법은 가장 자주 등장하는 단어부터 번호를 매기는 것이고, 가장 간단한 방법은 각 단어에 나타나는 순서대로 번호를 매기는 것이다.
이 인코딩된 데이터는 딥 러닝 모델의 입력으로 사용될 수 있습니다.
심
패딩은 각 데이터의 길이를 일치시키는 과정입니다.
모델의 입력 데이터는 고정된 길이를 가져야 하므로, 입력 데이터의 길이가 다를 경우에는 패딩을 수행해야 합니다.
주로 0으로 채워진 패딩을 사용하며, 패딩 후에는 모든 데이터의 길이가 동일합니다.
원-핫 인코딩
원-핫 인코딩은 정수로 인코딩된 데이터를 벡터 형식으로 변환하는 프로세스입니다.
각 단어를 고유한 인덱스로 인코딩한 다음 해당 인덱스에서만 값이 1이고 나머지는 0인 벡터로 변환합니다.
이렇게 변환된 벡터는 텍스트 데이터를 딥러닝 모델에 적용하는 데 사용될 수 있습니다.
토큰화
토큰화는 텍스트 데이터를 작은 단위로 나누는 프로세스입니다.
텍스트 데이터는 문장 수준이거나 단어 수준일 수 있지만 이를 딥러닝 모델에 대한 입력으로 사용하기 위해 토큰화는 일반적으로 단어 수준에서 수행됩니다.
일반적으로 문장은 공백을 기준으로 단어로 분리되거나, 단어가 형태소로 분리될 수 있습니다.
이를 위해 형태소 분석기를 사용하는 것이 일반적이다.
예를 들어 한국어 데이터의 경우 KoNLPy, MeCab 등의 형태소 분석기를 사용할 수 있습니다.
분석을 통해 생성된 형태소는 딥러닝 모델에 입력되기 전에 정수 인코딩이나 원-핫 인코딩을 거쳐야 합니다.
정수 인코딩
정수 인코딩은 단어를 숫자로 변환하는 프로세스입니다.
각 단어에 고유한 색인을 부여하여 단어를 숫자로 표현할 수 있습니다.
색인은 단어의 빈도에 따라 분포되거나 단어가 나타나는 순서대로 할당될 수 있습니다.
예를 들어, 가장 자주 등장하는 단어부터 시작하여 작은 숫자를 할당할 수도 있고, 단어가 나타나는 순서대로 인덱스를 할당할 수도 있습니다.
정수로 인코딩된 데이터는 텍스트 데이터를 숫자로 나타내며 딥 러닝 모델에 대한 입력으로 사용될 수 있습니다.
심
패딩은 데이터의 길이를 동일하게 유지하는 프로세스입니다.
딥러닝 모델은 입력 데이터의 길이를 고정해야 하기 때문에 입력 데이터의 길이가 다를 경우 패딩을 수행해야 합니다.
주로 0으로 채워진 패딩을 사용하며, 패딩 후에는 모든 데이터의 길이가 동일합니다.
예를 들어 길이가 가장 긴 데이터를 기준으로 패딩 작업을 수행하면 모든 데이터는 해당 데이터와 동일한 길이를 갖게 됩니다.
패딩 작업은 일반적으로 데이터 끝에 패딩 값을 추가하여 수행됩니다.
원-핫 인코딩
원-핫 인코딩은 정수로 인코딩된 데이터를 벡터 형식으로 변환하는 프로세스입니다.
정수로 인코딩된 데이터는 단어를 숫자로 표현하기 때문에 딥러닝 모델의 입력으로 사용하려면 벡터 형식으로 변환해야 합니다.
각 단어를 고유 인덱스로 인코딩한 후 해당 인덱스에만 값 1이 할당되고 나머지 인덱스에는 0 값이 할당되는 벡터로 변환합니다.
이 변환된 벡터는 딥러닝 모델에 적용할 수 있습니다.
1. 텍스트 데이터를 딥러닝 모델에 적용하기 위해서는 데이터 전처리가 필요합니다.
딥러닝 모델은 텍스트 데이터를 입력으로 받을 수 없기 때문에 텍스트 데이터를 숫자 형태로 변환해야 합니다.
텍스트 데이터의 전처리에는 주로 토큰화, 정수 인코딩, 패딩 및 원-핫 인코딩 프로세스가 포함됩니다.
2. 토큰화는 텍스트를 작은 단위로 나누는 과정으로, 토큰화는 일반적으로 단어 단위로 수행됩니다.
영어의 경우 공백을 기준으로 단어를 분리할 수 있고, 한국어의 경우 형태소 분석기를 이용하여 형태소 단위로 토큰화가 가능합니다.
3. 정수 인코딩은 각 단어를 숫자로 변환하는 프로세스입니다.
각 단어에 고유한 색인을 부여하면 해당 단어를 숫자로 표현할 수 있습니다.
색인은 단어의 빈도에 따라 분포되거나 단어가 나타나는 순서대로 할당될 수 있습니다.
4. 패딩은 데이터의 길이를 동일하게 만드는 과정입니다.
딥러닝 모델의 입력 데이터는 고정된 길이를 가져야 하므로, 입력 데이터의 길이가 다를 경우 패딩을 수행해야 합니다.
주로 0으로 채워진 패딩을 사용하며, 패딩 후에는 모든 데이터의 길이가 동일합니다.
5. 원-핫 인코딩은 정수로 인코딩된 데이터를 벡터 형식으로 변환하는 프로세스입니다.
각 단어를 고유한 인덱스로 인코딩한 후 해당 인덱스에만 1의 값을 부여하고 나머지 인덱스에는 0의 값을 부여합니다.
변환합니다.
이렇게 변환된 벡터는 딥러닝 모델에 적용될 수 있습니다.
알아두면 유용한 추가 정보
1. 토큰화 작업에서는 형태소 분석기를 이용하여 형태소 단위로 토큰화를 수행할 수 있다.
이를 통해 단어보다 작은 단위로 토큰화를 수행할 수 있어 한글의 경우 유용합니다.
형태소 분석기로는 KoNLPy, MeCab 등을 사용할 수 있습니다.
2. 정수 인코딩은 각 단어에 고유한 인덱스를 할당하는 프로세스이므로 인덱스의 크기는 데이터의 크기에 따라 증가합니다.
이 경우 임베딩 기술을 사용하여 단어를 고정 길이의 밀집 벡터로 변환할 수 있습니다.
이를 통해 단어의 의미를 더 잘 표현하고 딥러닝 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
3. 패딩 작업은 주로 0으로 채워진 패딩을 사용합니다.
단어, 문장, 기타 데이터와 구별하기 쉽기 때문입니다.
다만, 0이 아닌 패딩값을 사용할 수도 있다.
4. 원-핫 인코딩은 단어 수가 증가할수록 벡터의 크기가 커지는 단점이 있습니다.
이를 해결하기 위해 사용되는 방법이 워드 임베딩(Word Embedding)이다.
워드 임베딩(Word Embedding)은 단어를 고정된 길이의 밀집된 벡터로 변환하는 기술로, 이를 통해 단어의 의미를 더 잘 표현하고 벡터의 크기를 줄일 수 있습니다.
5. 텍스트 데이터를 딥러닝 모델의 입력으로 사용하는 경우 단어 임베딩 레이어를 추가하는 것이 좋습니다.
단어 임베딩 레이어는 단어를 단어의 의미를 더 잘 표현할 수 있는 밀집 벡터로 변환하는 역할을 합니다.
당신이 놓칠 수 있는 것
– 텍스트 데이터를 딥러닝 모델에 적용하기 전에 반드시 사전 처리가 이루어져야 합니다.
– 토큰화, 정수 인코딩, 패딩, 원-핫 인코딩은 텍스트 데이터를 딥러닝 모델에 적용하기 위한 주요 전처리 프로세스입니다.
– 토큰화 작업에서는 주로 단어 단위로 토큰화가 이루어지며, 형태소 분석기를 이용하여 형태소 단위로 토큰화도 가능합니다.
– 정수 인코딩은 단어를 숫자로 변환하는 프로세스입니다.
각 단어에 고유한 색인을 부여하면 해당 단어를 숫자로 표현할 수 있습니다.
– 패딩(Padding)은 입력 데이터의 길이를 동일하게 만드는 과정으로 주로 0으로 채워진 패딩을 사용한다.
– 원-핫 인코딩은 정수로 인코딩된 데이터를 벡터 형식으로 변환하는 프로세스입니다.
각 단어를 고유 인덱스로 인코딩한 다음 인덱스에만 값 1을 제공하는 벡터로 변환합니다.