[NLP]언어 모델(Language Model)에서의 확률적 표현
카테고리: NLP
1. 단어 예측의 확률적 표현
언어 모델에서 단어 예측은 확률적 표현을 통해 이루어진다. 주어진 문맥에서 다음 단어가 무엇이 될지를 예측하는 것은 특정 단어 시퀀스의 확률을 계산하는 과정으로 볼 수 있다. 이를 수식으로 나타내면, 주어진 단어 시퀀스 \(w_1, w_2, \dots, w_{i-1}\)에 대해 다음 단어 \(w_i\)가 등장할 확률은 \(P(w_i \vert w_1, w_2, \dots, w_{i-1})\)로 표현된다.
이를 통해 언어 모델은 특정 문맥에서 다음 단어가 나올 확률을 학습하고, 가장 높은 확률을 가진 단어를 선택하게 된다. 예를 들어, “The cat is on the”라는 문장이 주어졌을 때, 다음 단어로 “mat”이 나올 확률이 “roof”보다 높다면, 모델은 “mat”을 선택하게 된다. 이처럼 확률적 표현은 언어 모델의 핵심적인 예측 메커니즘을 구성한다.
2. 문장 자체의 확률적 표현
문장 전체의 확률은 문장 내 각 단어가 순서대로 나올 확률의 곱으로 표현된다. 이는 다음과 같은 수식으로 나타낼 수 있다.
여기서 \(P(W)\)는 문장 \(W\)의 확률이며, \(P(w_i \vert w_1, w_2, \dots, w_{i-1})\)는 이전 단어들 \(w_1, w_2, \dots, w_{i-1}\)이 주어졌을 때 \(w_i\)가 나올 확률이다. 이 확률을 최대화하는 방식으로 언어 모델은 가장 자연스러운 문장을 생성하거나 선택할 수 있다. 예를 들어, “The cat is on the mat”이라는 문장의 확률이 “The cat is on the roof”보다 높다면, 전자가 더 자연스러운 문장으로 간주된다. 위의 식을 정리하면 다음과 같이 쓸 수 있다.
3. 활용 분야
3-1. 기계 번역(Machine Translation)
언어 모델의 확률적 표현은 기계 번역에서 매우 중요한 역할을 한다. 소스 언어에서 목표 언어로의 번역 과정에서, 언어 모델은 가능한 번역 중 가장 높은 확률을 가지는 번역을 선택한다. 이때, 번역된 문장의 확률 \(P(T)\)는 번역 과정에서 각 단어의 확률을 곱한 값으로 결정된다. 이는 번역의 정확성과 자연스러움을 크게 향상시킨다.
3-2. 오타 교정(Spell Correction)
오타 교정에서도 확률적 언어 모델이 사용된다. 주어진 단어가 오타일 가능성이 있을 때, 모델은 주어진 문맥에서 더 높은 확률을 가진 단어로 대체한다. 예를 들어, “The qick brown fox”라는 문장이 있을 때, “qick” 대신 “quick”이 더 높은 확률을 가지므로, 언어 모델은 이를 “quick”으로 교정할 수 있다.
3-3. 음성 인식(Speech Recognition)
음성 인식에서는 입력된 음성 데이터를 텍스트로 변환하는 과정에서 언어 모델이 사용된다. 음성 인식 시스템은 음향 모델에서 생성된 텍스트 후보들 중에서 언어 모델을 사용해 가장 자연스럽고 높은 확률을 가지는 문장을 선택한다. 예를 들어, “I scream”과 “Ice cream”이 음성적으로 유사할 때, 언어 모델은 문맥을 고려해 더 적합한 문장을 선택하게 된다.
3-4. 자연어 생성
자연어 생성(Natural Language Generation)에서도 언어 모델은 중요한 역할을 한다. 특정 주제에 대해 텍스트를 생성할 때, 언어 모델은 문맥에 맞는 단어들을 확률적으로 선택하여 문장을 구성한다. 이 과정에서 문장의 일관성과 자연스러움을 유지하기 위해 각 단어의 확률적 표현이 사용된다.
3-5. 텍스트 요약(Text Summarization)
텍스트 요약은 주어진 긴 텍스트에서 핵심 내용을 간추린 요약본을 생성하는 작업이다. 이 과정에서 언어 모델은 원본 텍스트의 의미를 유지하면서도 간결하고 정확한 요약을 생성하는 데 중요한 역할을 한다. 모델은 요약된 문장의 각 단어가 원본 문장에 대해 얼마나 적합한지를 확률적으로 계산하여, 가장 적절한 표현을 선택하게 된다.
Reference
블로그: [NLP] 언어모델(Language Model)의 개념 및 특징
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