서브워드 토큰화 (Subword Tokenization)

자연어 처리(NLP)에서 텍스트 데이터를 효율적으로 다루기 위해 사용하는 핵심 기술 중 하나가 서브워드 토큰화(Subword Tokenization)이다.
단어를 작은 단위로 분해하여 희귀 단어 문제를 해결하고, 모델의 일반화를 돕는다.

서브워드 토큰화가 필요한 이유

문제의 본질

1. 희귀 단어 문제: 어휘 크기가 제한적일 경우 OOV(Out-of-Vocabulary) 문제가 발생.
2. 어휘 크기의 한계: 단어 단위로 토큰화 시 어휘 크기가 너무 커질 수 있음.
3. 모델 학습의 비효율성: 어휘가 클수록 학습과 추론이 느려짐.

서브워드 토큰화의 장점

• 희귀 단어 처리: 새로운 단어를 기존 서브워드 조합으로 표현.
• 어휘 크기 감소: 상대적으로 작은 어휘 크기로 모든 단어 표현 가능.
• 언어 간 유연성: 다양한 언어에서 공통적으로 사용 가능.

주요 서브워드 토큰화 기법

1. Byte Pair Encoding (BPE)

BPE는 가장 자주 등장하는 문자 쌍을 병합하는 방식으로 어휘를 점진적으로 확장한다.
GPT 및 RoBERTa와 같은 대규모 언어 모델에서 주로 사용된다.

특징

• 병합 규칙 기반: 자주 등장하는 문자 또는 서브워드 쌍을 병합.
• 희귀 단어 처리: 희귀 단어도 여러 서브워드 조합으로 표현 가능.

예제

초기 어휘: {"l", "o", "w", "lo", "low"}
병합 규칙 적용: "l"+"o" → "lo"
최종 어휘: {"lo", "w", "low"}
Copy

Python 예제

from tokenizers import Tokenizer, models, trainers

tokenizer = Tokenizer(models.BPE())
trainer = trainers.BpeTrainer(vocab_size=5000)
tokenizer.train(["data.txt"], trainer)
Copy

2. WordPiece

WordPiece는 각 서브워드의 확률을 계산하고, 이를 최대화하는 방식으로 어휘를 구성한다.
BERT와 같은 언어 모델에서 사용된다.

특징

• 확률 기반 병합: 병합할 서브워드 쌍을 확률적으로 선택.
• 작은 어휘 크기: 효율적인 어휘 구성.

예제

단어: "unbelievable"
서브워드: ["un", "##bel", "##ievable"]
Copy

Python 예제

from transformers import AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
tokens = tokenizer.tokenize("unbelievable")
print(tokens)
# 출력: ['un', '##bel', '##ievable']
Copy

3. SentencePiece

SentencePiece는 언어에 독립적인 서브워드 토큰화를 목표로 하며, 입력 텍스트의 전처리를 생략할 수 있다.
Google의 T5 및 ALBERT 모델에서 사용된다.

특징

• 언어 독립적: 공백과 문장을 포함한 모든 텍스트를 하나의 스트림으로 처리.
• 단순한 설정: 텍스트 전처리가 필요 없음.

예제

문장: "안녕하세요"
서브워드: ["▁안녕", "하세요"]
Copy

Python 예제

import sentencepiece as spm

spm.SentencePieceTrainer.train(input='data.txt', model_prefix='spm', vocab_size=5000)
sp = spm.SentencePieceProcessor(model_file='spm.model')
tokens = sp.encode("안녕하세요", out_type=str)
print(tokens)
# 출력: ['▁안녕', '하세요']
Copy

4. Unigram Language Model

Unigram Language Model은 단어를 독립적으로 평가하며, 가장 적합한 서브워드를 선택한다.
XLNet과 같은 모델에서 사용된다.

특징

• 확률 기반 선택: 각 서브워드의 확률에 따라 어휘 구성.
• 최적화된 어휘 크기: 비효율적인 서브워드는 자동 제거.

예제

단어: "복잡성"
서브워드: ["복", "잡", "성"]
Copy

Python 예제

from sentencepiece import SentencePieceProcessor

sp = SentencePieceProcessor(model_file='unigram.model')
tokens = sp.encode("복잡성", out_type=str)
print(tokens)
# 출력: ['복', '잡', '성']
Copy

서브워드 토큰화의 한계

1. 의미 해석의 어려움: 서브워드 단위로 나뉘어 의미가 불분명해질 수 있음.
2. 모델 복잡성 증가: 추가적인 병합 규칙과 어휘 관리 필요.
3. 언어 의존성 문제: 언어에 따라 최적의 서브워드 크기와 규칙이 다름.

서브워드 토큰화의 응용

• 대규모 언어 모델: BERT, GPT 등에서 표준적으로 사용.
• 다국어 모델: 서브워드를 활용하여 여러 언어를 통합적으로 처리.
• 모바일 및 Edge 환경: 작은 어휘 크기로 메모리 효율성 확보.

마무리

서브워드 토큰화는 NLP 모델의 효율성을 극대화하는 핵심 기술이다.
BPE, WordPiece, SentencePiece 등 다양한 접근 방식이 있으며, 모델과 데이터의 특성에 따라 적절한 방법을 선택해야 한다.