[컴퓨터 SW] 확률과 통계 세특 주제 탐구 - 확률과 통계가 적용된 자연어처리(NLP)

[컴퓨터 SW] 확률과 통계 세특 주제 탐구

확률과 통계가 적용된 자연어처리(NLP)

 

안녕하세요. 대치동 미래인재컨설팅입니다. 우리는 하루에도 수없이 많은 언어를 읽고 쓰며 말합니다. 친구와 나누는 짧은 대화부터 뉴스 기사, SNS의 댓글에 이르기까지, 언어는 인간의 사고를 표현하고 세상과 연결되는 가장 기본적인 도구입니다. 그렇다면 과연 기계는 어떻게 인간의 복잡한 언어를 이해할 수 있을까요? 그 핵심에는 바로 ‘확률’과 ‘통계’라는 수학적 원리가 자리하고 있습니다.

자연어처리(Natural Language Processing, NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석할 수 있도록 만드는 인공지능 기술 분야입니다. 이 기술은 검색엔진, 자동 번역, 대화형 AI, 음성인식 비서 등 다양한 서비스에 활용되며, 최근에는 ChatGPT처럼 일상생활에 자연스럽게 녹아든 대규모 언어 모델을 통해 더욱 주목받고 있습니다. 겉보기에는 마치 사람처럼 대화하는 것 같지만, 그 바탕에는 언어의 규칙과 패턴을 수학적으로 분석하고 예측하는 복잡한 계산이 숨어 있습니다.

특히 확률과 통계는 언어가 지닌 모호함과 다양성을 분석하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 특정 단어가 등장할 가능성, 문장의 구조가 형성될 확률, 문맥 속에서 의미를 유추하는 방식 등은 모두 수치적으로 모델링할 수 있으며, 이러한 수학적 기반 위에서 현재의 정교한 자연어처리 기술이 발전해 왔습니다.

오늘 대치동 미래인재컨설팅에서는 자연어처리 분야에서 활용되는 주요 확률·통계 개념들과 그것이 실제로 어떻게 적용되고 있는지 다양한 사례를 통해 살펴보며, 수학이 어떻게 언어 이해에 기여하는지를 함께 알아보겠습니다.  

 

단어 출현 확률과 로그 확률

1. 단어 출현 확률

단어 출현 확률은 특정 단어가 주어진 텍스트에서 얼마나 자주 나타나는지를 측정하는 값으로, 자연어처리에서 가장 기본이 되는 개념입니다. 이 값은 말뭉치 전체에서 해당 단어의 빈도를 전체 단어 수로 나누어 계산합니다. 예를 들어, "apple"이라는 단어가 전체 단어 100만 개 중 5천 번 등장했다면, 그 출현 확률은 0.005가 됩니다. 하지만 실제 언어는 단어들이 문맥에 따라 연결되기 때문에, 단어 간의 관계를 반영한 조건부 확률도 자주 사용됩니다. 조건부 확률은 앞선 단어가 주어졌을 때 특정 단어가 나올 확률을 계산하며, 예컨대 "I" 다음에 "eat"이 올 확률을 계산하는 방식입니다. 이러한 개념은 N-그램 기반 언어 모델에서 자주 활용되며, 다음 단어 예측, 기계 번역, 음성 인식 등에 널리 응용됩니다.

2. 로그 확률

로그 확률은 확률값에 로그 함수를 적용한 값으로, 여러 확률 값을 곱할 때 생기는 수치적인 문제를 해결하고 계산을 단순화하기 위해 널리 사용됩니다. 일반적으로 확률은 0과 1 사이의 매우 작은 수이기 때문에, 여러 단어의 조합 확률을 그대로 곱하면 값이 너무 작아져 컴퓨터가 제대로 처리하지 못하는 언더플로우 문제가 발생할 수 있습니다. 이를 피하기 위해 로그를 취하면 곱셈이 덧셈으로 바뀌고, 수식도 훨씬 단순해집니다. 예를 들어 문장의 확률을 계산할 때, 로그 확률들을 더하면 되므로 연산이 빨라지고 안정적입니다. 또한 로그 확률은 항상 음수이며, 값이 0에 가까울수록 원래 확률이 크다는 것을 의미하므로, 모델의 출력 결과를 비교할 때 유용합니다. 이러한 특성 덕분에 로그 확률은 손실 함수인 음의 로그 우도(Negative Log-Likelihood) 등에서도 핵심적으로 활용됩니다.

 

조건부 확률과 문맥 이해

1. 조건부 확률

조건부 확률은 어떤 사건 A가 이미 발생했다는 조건 하에, 또 다른 사건 B가 발생할 확률을 계산하는 개념입니다. 자연어처리에서는 주로 "앞의 단어가 주어졌을 때 다음 단어가 등장할 확률"로 사용되며, 문맥 정보를 반영하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 예를 들어 "I eat"이라는 문장에서 "eat"이 등장할 확률은 "I"라는 단어가 이미 주어진 상황에서의 확률로 계산됩니다. 단어들이 독립적이지 않고 서로 문법적·의미적으로 영향을 주는 자연어의 특성상, 이러한 조건부 확률을 기반으로 한 접근이 훨씬 더 현실적이고 정확한 언어 모델을 구축할 수 있게 해줍니다. 특히 N-그램 모델에서는 바로 이 조건부 확률을 기반으로 텍스트의 자연스러움을 수치적으로 판단하며, 딥러닝 기반 모델에서도 이 아이디어가 확장된 형태로 반영되어 있습니다.

2. 문맥 이해와 조건부 확률의 역할

문맥(Context)은 인간 언어를 이해할 때 빠질 수 없는 요소이며, 같은 단어라도 주변 단어에 따라 전혀 다른 의미를 가질 수 있습니다. 예를 들어, “bank”는 “river bank”와 “money bank”에서 전혀 다른 의미를 갖는데, 이를 제대로 이해하려면 단어가 사용된 문맥을 고려해야 합니다. 자연어처리에서는 이런 문맥을 확률적으로 모델링하기 위해 조건부 확률을 활용합니다. 앞선 단어나 구 전체를 조건으로 삼아, 다음 단어나 의미의 확률을 예측함으로써 기계가 인간처럼 언어를 더 정밀하게 이해할 수 있도록 합니다. 이러한 방식은 기계 번역, 문장 생성, 질의응답 시스템 등에서 문맥에 맞는 자연스러운 표현을 생성하게 해주는 핵심 원리이며, 전통적인 N-그램 모델부터 현대의 트랜스포머 기반 언어모델까지 모두 문맥 기반 확률 모델링에 뿌리를 두고 있습니다.

 

 

N-gram 모델과 문장 예측

1. N-gram 모델의 개념과 구조

N-gram 모델은 주어진 단어 시퀀스에서 다음에 올 단어를 예측하기 위해 이전 N-1개의 단어만을 고려하는 통계적 언어 모델입니다. 즉, 이 모델은 "현재 단어는 앞의 몇 개 단어에 의해 결정된다"는 가정하에 작동합니다. 예를 들어, bigram(2-gram) 모델은 바로 앞의 1개 단어만 참고하고, trigram(3-gram)은 앞의 2개 단어까지 문맥에 포함합니다. 이렇게 과거의 일부 단어만 고려함으로써 계산을 간소화하고, 말뭉치에서 수집 가능한 통계량으로도 충분히 동작 가능한 모델을 설계할 수 있습니다. 하지만 이 방식은 과거의 문맥이 길수록 더 많은 데이터가 필요하고, 관측되지 않은 단어 조합에 대한 확률을 0으로 만드는 희소성 문제도 존재하기 때문에, 다양한 스무딩(smoothing) 기법이나 신경망 모델로의 확장이 필요합니다.

2. N-gram을 활용한 문장 예측

N-gram 모델은 주어진 앞선 단어들의 시퀀스를 바탕으로 가장 가능성 높은 다음 단어를 예측하는 데 사용됩니다. 예를 들어 "I am"이라는 단어가 주어졌을 때, 3-gram 모델은 "I am happy", "I am tired" 등과 같은 실제 말뭉치에서의 빈도 데이터를 기반으로 다음 단어의 확률을 계산하고, 가장 높은 확률을 가지는 단어를 선택합니다. 이러한 예측은 단순한 텍스트 자동완성은 물론, 음성 인식에서의 오류 수정, 기계 번역에서의 다음 문장 생성 등 다양한 응용 분야에 적용됩니다. 하지만 N-gram 모델은 문장의 긴 의존성을 반영하지 못하고, 희귀한 문장 구조에 취약하다는 한계가 있어, 이후에 딥러닝 기반의 순환 신경망(RNN), LSTM, 트랜스포머 등의 모델로 발전하게 됩니다.

 

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각 전공 분야마다 확률과 통계가 적용된 자연어처리(NLP)에 대한 관심사와 적용 방향이 다양하게 나타납니다. 따라서 학생들은 자신의 관심과 탐구 목표에 따라 다양한 주제를 선택할 수 있습니다. 대치동 미래인재 입시컨설팅에서는 학생들이 컴퓨터 SW 계열 진로를 향해 나아가기 위해 수학 및 미적분 교과와 관련된 세특 보고서, 주제 탐구 보고서, 수행평가 결과물, 동아리 활동 보고서, 그리고 진로 활동 보고서 등을 통합적으로 다루며, 이를 기반으로 한 1:1 컨설팅을 통해 학생들의 학습 및 진로 계획을 지원하고 있습니다.

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