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명시 의미 분석

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목차

1. 개요

명시 의미 분석(ESA)은 텍스트 모음을 역색인으로 변환하여 단어 간의 의미적 관련성을 분석하는 모델이다. ESA는 위키백과 문서들을 활용하여 각 단어를 개념으로 간주하고, 단어-문서 간 점수 벡터를 통해 단어 간의 관련성을 코사인 유사도로 계산한다. 이 모델은 단어 관련성, 문서 관련성 계산에 활용되며, 교차 언어 명시 의미 분석(CL-ESA)과 같은 확장된 형태로 다국어 환경에서도 사용된다. ESA는 지식 베이스의 직교성 가정 없이도 텍스트 분석에 효과적이며, 다양한 응용 분야에서 다른 알고리즘보다 뛰어난 성능을 보이기도 한다.

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명시 의미 분석
명시 의미 분석
유형자연어 처리
분야정보 검색
텍스트 마이닝
설명텍스트를 위키백과의 개념 벡터로 표현하는 방법

2. 모델

명시 의미 분석 모델은 텍스트 모음(예: 모든 위키백과 문서, 문서 수는 N)에서 시작한다. 이 문서들은 "단어들의 가방"(용어 빈도 히스토그램)으로 변환되어 역색인에 저장된다. 역색인을 사용하면 위키백과 문서에서 특정 단어를 포함하는 문서를 찾을 수 있다. Egozi, Markovitch 및 Gabrilovitch는 "위키백과에서 나타나는 각각의 단어는 그것이 역색인에서 가리키는 각각의 개념을 트리거하는 것으로 볼 수 있다."라고 표현했다.

하나의 단어 질의에 대한 역색인의 출력은 색인된 문서 목록(위키백과 문서 목록)이 되며, 각 문서에 단어가 등장하는 빈도를 바탕으로 점수를 매길 수 있다. (문서의 전체 단어 개수로 가중치를 부여할 수도 있다). 이 목록은 N차원의 단어-문서 간 점수 벡터가 되며, 질의어를 포함하지 않는 문서 점수는 0으로 처리된다.

2. 1. 역색인

텍스트 모음의 각 문서는 "단어들의 가방"(용어 빈도 히스토그램)으로 변환된다. 역색인이 생성되어, 특정 단어를 포함하는 문서들을 빠르게 찾을 수 있다. "위키백과에서 나타나는 각각의 단어는 그것이 역색인에서 가리키는 각각의 개념을 트리거하는 것으로 볼 수 있다."

2. 2. 벡터 표현 및 의미 유사도 계산

하나의 단어 질의에 대한 역색인의 출력은 색인된 문서(위키백과 문서 목록)와 각 문서에 해당 단어가 등장하는 빈도에 따른 점수로 구성된다. 이 목록은 N차원(N은 문서의 총 개수)의 단어-문서 간 점수 벡터로 표현되며, 질의어를 포함하지 않는 문서의 점수는 0으로 처리된다. 두 단어 간의 관계성은 다음과 같이 코사인 유사도를 사용하여 계산할 수 있다.

:\mathsf{sim}(\mathbf{u}, \mathbf{v})

= \frac{\mathbf{u} \cdot \mathbf{v}}{\|\mathbf{u}\| \|\mathbf{v}\|}

= \frac{\sum_{i=1}^N u_i v_i}{\sqrt{\sum_{i=1}^N u_i^2}\sqrt{\sum_{i=1}^N v_i^2}}



이 수치는 두 의미의 관계성을 추정하는 데 사용될 수 있다. 이 방법은 텍스트 내의 모든 단어들 각각의 벡터를 모두 합함으로써 여러 단어에 대해서도 사용 가능하게 확장할 수 있다.

3. 분석

초기 ESA 모델은 지식 베이스의 개념들이 서로 직교하는 경우에 잘 작동한다고 가정했다. 그러나 이후 연구에서 직교성을 가지지 않은 로이터 뉴스 기사 코퍼스에서도 ESA가 정보 검색 시스템의 성능을 향상시킬 수 있음이 밝혀졌다.[13][4] ESA의 작동 원리는 일반화 벡터 공간 모델과의 관계를 통해 설명할 수 있다.[14][5]

4. 응용

명시 의미 분석(ESA)은 의미 관련성을 파악하는 척도로, 의미 유사성과는 구별된다. 단어 관련성 평가에서 ESA는 WordNet 의미 유사성 척도나 skip-gram 신경망 언어 모델(Word2vec)보다 우수한 성능을 보인다.[6]

ESA는 상업용 소프트웨어에서 문서 관련성 계산에 활용되며,[7] 특정 도메인 정보를 활용하면 문서 매칭 성능을 더욱 향상시킬 수 있다.[8]

4. 1. 단어 관련성

ESA는 (의미 유사성과는 대조적으로) 의미 관련성 척도로 간주된다. 단어 관련성을 평가하는 데 사용되는 데이터 집합에서 ESA는 WordNet 의미 유사성 척도 및 skip-gram 신경망 언어 모델(Word2vec)을 포함한 다른 알고리즘보다 성능이 뛰어나다.[6]

4. 2. 문서 관련성

ESA는 상업용 소프트웨어 패키지에서 문서 관련성을 계산하는 데 사용된다.[7] 도메인 특화 정보를 활용하여 문서 매칭 성능을 향상시킬 수 있다.[8]

5. 확장

교차 언어 명시 의미 분석(CL-ESA)은 명시 의미 분석의 다국어 일반화 버전이다.[15] 이는 다국어 참조로 이루어진 문서 모음(예: 위키백과)을 이용해 언어로부터 독립적인 개념 벡터를 표현한다. 서로 다른 언어의 문서 간의 관계성은 각각의 벡터 표현의 코사인 유사도로 정의된다.

5. 1. 교차 언어 명시적 의미 분석 (CL-ESA)

교차 언어 명시 의미 분석(CL-ESA)은 명시 의미 분석(ESA)의 다국어 일반화 버전이다.[15] 다국어 참조 문서 모음(예: 위키백과)을 활용하여 언어 독립적인 개념 벡터를 생성한다. 서로 다른 언어의 문서 간 관련성은 해당 벡터 표현 간의 코사인 유사도로 평가된다.[9] 한국어 위키백과는 CL-ESA 모델에서 한국어 텍스트의 의미를 표현하는 데 중요한 역할을 한다.

참조

[1] 논문 Concept-Based Information Retrieval using Explicit Semantic Analysis http://www.cs.techni[...] 2015-01-03
[2] 간행물 Overcoming the brittleness bottleneck using Wikipedia: enhancing text categorization with encyclopedic knowledge http://www.aaai.org/[...]
[3] 간행물 Computing semantic relatedness using Wikipedia-based Explicit Semantic Analysis https://www.cs.techn[...]
[4] 문서 The ESA retrieval model revisited http://www.uni-weima[...] 2009
[5] 문서 Insights into explicit semantic analysis http://www.uni-weima[...] 2011
[6] 문서 Antonyms are similar: Towards paradigmatic association approach to rating similarity in SimLex-999 and WordSim-353. https://www.scienced[...]
[7] 웹사이트 Explicit Semantic Analysis (ESA) for Text Analytics https://blogs.oracle[...] 2023-03-31
[8] 문서 A Domain Specific ESA Inspired Approach for Document Semantic Description https://doi.org/10.1[...]
[9] 문서 A Wikipedia-based multilingual retrieval model http://www.uni-weima[...] 2008
[10] 간행물 Overcoming the brittleness bottleneck using Wikipedia: enhancing text categorization with encyclopedic knowledge http://www.aaai.org/[...]
[11] 저널 Concept-Based Information Retrieval using Explicit Semantic Analysis http://www.cs.techni[...] 2015-01-03
[12] 간행물 Computing semantic relatedness using Wikipedia-based Explicit Semantic Analysis http://www.cs.techni[...] 2017-01-03
[13] 문서 Maik Anderka and Benno Stein.
[14] 문서 Thomas Gottron, Maik Anderka and Benno Stein.
[15] 문서 Martin Potthast, Benno Stein, and Maik Anderka.


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