NLP에서 데이터 증강 (Data Augmentation)의 역할과 기법

자연어 처리(NLP)에서 데이터 증강은 모델의 일반화를 돕고 데이터 부족 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 한다.
이 글에서는 데이터 증강의 개념, 다양한 기법, 활용 사례, 그리고 한계를 살펴본다.

데이터 증강이란?

정의

데이터 증강은 기존 데이터를 변형하거나 가공하여 새로운 학습 데이터를 생성하는 과정이다.

  • 데이터가 제한적일 때 모델의 성능을 개선.
  • 학습 데이터의 다양성을 높여 과적합 방지.

데이터 증강 기법

1. 텍스트 교체 기반 기법

1.1 Synonym Replacement (유의어 교체)

단어를 유의어로 대체하여 새로운 문장을 생성.

  • 예: “The cat is cute.” → “The feline is cute.”

Python 예제

import random
from nltk.corpus import wordnet

def synonym_replacement(sentence):
    words = sentence.split()
    new_sentence = []
    for word in words:
        synonyms = wordnet.synsets(word)
        if synonyms:
            new_sentence.append(synonyms[0].lemmas()[0].name())
        else:
            new_sentence.append(word)
    return " ".join(new_sentence)

print(synonym_replacement("The cat is cute."))

1.2 Random Insertion (무작위 삽입)

랜덤 단어를 문장에 삽입하여 다양성 확보.

1.3 Random Deletion (무작위 삭제)

문장에서 일부 단어를 제거하여 학습 데이터를 확장.

2. 순서 변경 기반 기법

2.1 Sentence Shuffling

문장 내부 단어의 순서를 무작위로 변경.

  • 예: “The cat is cute.” → “cat The cute is.”

2.2 Back Translation (역번역)

텍스트를 다른 언어로 번역한 후 다시 원래 언어로 번역.

  • 예: “The cat is cute.” → “The feline is adorable.”

Python 예제

from transformers import MarianMTModel, MarianTokenizer

src_text = "The cat is cute."
model_name = "Helsinki-NLP/opus-mt-en-de"
tokenizer = MarianTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = MarianMTModel.from_pretrained(model_name)

translated = model.generate(**tokenizer(src_text, return_tensors="pt", padding=True))
back_translated = tokenizer.decode(translated[0], skip_special_tokens=True)
print(back_translated)

3. 임베딩 기반 기법

3.1 Word Embedding Noise

단어 임베딩 벡터에 노이즈를 추가하여 변형된 데이터를 생성.

3.2 Contextual Augmentation

사전 학습된 언어 모델(BERT, GPT)을 사용하여 문맥에 적합한 새로운 단어를 생성.

활용 사례

1. 감성 분석

  • 유의어 교체 및 역번역 기법을 활용하여 감성 레이블 분류 성능 강화.

2. 기계 번역

  • 역번역을 통해 다양한 번역 문장을 생성하여 모델 성능 개선.

3. 질문 생성 및 응답

  • Contextual Augmentation 기법을 활용하여 질문 및 응답 데이터 생성.

데이터 증강의 한계

  1. 의미 왜곡: 잘못된 변환으로 데이터 품질 저하 가능.
  2. 도메인 의존성: 특정 도메인에 적합하지 않을 수 있음.
  3. 증강 데이터 과잉: 불필요한 데이터가 추가될 위험.

결론

데이터 증강은 NLP 모델의 성능을 높이는 데 강력한 도구로, 다양한 기법을 조합하여 활용할 수 있다.
다만 데이터 품질과 변환의 적절성을 항상 고려해야 한다.