딥러닝에서 임베딩(Embedding)이란 무엇인가?

안녕하세요.
오늘은 딥러닝과 자연어처리(NLP) 분야에서 자주 등장하는 개념인 **임베딩(embedding)**에 대해 정중하게 설명드리고자 합니다.

임베딩이란?

임베딩은 단어, 문장, 이미지 등 복잡한 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 벡터(숫자의 나열)로 바꾸는 기술입니다. 특히 자연어처리에서는 주로 단어를 벡터로 표현할 때 사용됩니다.

이론 코멘트: 임베딩 벡터는 '분산 표현(distributed representation)'이라는 개념에 기반합니다.
단어를 하나의 숫자가 아닌, 여러 숫자로 표현하여 문맥적인 의미를 반영합니다. (Bengio et al., 2003)

컴퓨터는 사람처럼 텍스트의 의미를 이해하지 못합니다.
예를 들어, 아래와 같은 단어들을 숫자로 표현했다고 가정해보겠습니다.

이렇게 단순한 숫자 부여 방식은 문제를 일으킬 수 있습니다.
컴퓨터 입장에서는 1과 2가 가까우므로 “고양이”와 “강아지”가 관련 있는 단어라고 착각할 수 있습니다.
하지만 이 방식은 숫자의 차이가 곧 의미의 차이를 반영한다는 잘못된 가정을 전제로 합니다.

이론 코멘트: 이러한 단순 인코딩은 '원-핫 인코딩(one-hot encoding)' 혹은 '정수 인코딩'이라 불립니다.
이 방식은 의미적 유사성을 전혀 반영하지 못하는 한계가 있습니다.

임베딩은 각 단어를 단순한 정수가 아니라, **의미를 반영한 여러 숫자(벡터)**로 표현합니다.

예를 들어, 아래와 같이 벡터로 바꿉니다:

이 벡터들은 차원 공간 상에서의 위치로 표현되며, 비슷한 의미를 가진 단어들은 비슷한 방향 또는 가까운 거리에 위치하게 됩니다.

이론 코멘트: 이 개념은 '코사인 유사도(cosine similarity)'나 '유클리디안 거리'와 같은 수학적 거리 개념으로 해석됩니다.
즉, 임베딩 벡터들 간의 각도나 거리를 통해 의미의 유사성을 판단할 수 있습니다.

임베딩 벡터는 대부분 딥러닝 모델이 학습을 통해 스스로 생성합니다.
초기에는 임의의 값으로 시작하지만, 학습을 반복하며 단어들의 문맥적 의미를 반영하도록 가중치가 조정됩니다.

대표적인 학습 방식은 다음과 같습니다:

이론 코멘트: Word2Vec은 주변 단어 예측(CBOW) 혹은 중심 단어 예측(Skip-Gram) 방식으로 임베딩을 학습합니다.
이는 확률 기반 모델로, 나이브 베이즈처럼 조건부 확률을 추정하는 원리를 일부 활용합니다.

임베딩은 거의 모든 자연어처리 시스템에서 핵심 역할을 합니다.