Video thumbnail

📌 다국어 임베딩 – 언어 간 의미 공간 연결하기

🌐 18. 다국어 임베딩 – 언어 간 의미 공간 연결하기

언어는 표기가 달라도 개념은 같습니다. 물, 워터, 아쿠아는 서로 다른 단어이지만 본질은 같죠. 다국어 임베딩은 바로 이 단순하면서도 강력한 아이디어에서 출발했습니다. 언어마다 흩어진 단어와 문장을 하나의 벡터 공간에 배치해, 같은 의미는 가까이, 다른 의미는 멀리 놓이도록 학습하는 것입니다.

💡 이 혁신은 언어 장벽을 낮추었습니다. 한국어 질문에 영어 논문과 스페인어 기사에서 답을 찾고, 영어로 학습된 분류기를 아랍어나 독일어에 바로 적용할 수 있었습니다. 저자원 언어도 풍부한 언어의 지식을 빌려 성능을 끌어올렸습니다. 검색, 질의응답, 감성 분석, 추천 시스템까지 국경을 넘어 작동하면서 정보 접근의 불평등을 줄이는 길이 열린 것입니다.

⚠️ 하지만 문제도 있었습니다. 데이터가 많은 언어가 공간을 지배해 작은 언어의 뉘앙스가 희석되거나, 문화적 맥락과 다의어가 왜곡되기도 했습니다. 문자 체계가 크게 다른 언어를 억지로 같은 단위로 묶으면서 의미가 뒤틀리는 경우도 있었습니다. 강력했지만 여전히 균형과 공정성이 필요한 기술이었습니다.

👉 다음 이야기에서는 맥락적 다국어 모델, 엠버트와 엑스엘엠 아르가 어떻게 이 한계를 넘어섰는지 살펴봅니다. 구독과 좋아요로 AI 오디세이의 여정을 함께 이어가 주세요.

🏷️ #자연어처리 #다국어임베딩 #전이학습 #NLPOdyssey #AI역사

Up next

🔤 형태소 분석의 발전 – 언어별 특성을 반영한 토크나이징 #자연어처리 #형태소분석 #토크나이징 #NLPOdyssey #AI역사

📌 다국어 임베딩 – 언어 간 의미 공간 연결하기 #자연어처리 #다국어임베딩 #전이학습 #NLPOdyssey #AI역사 - AI Odyssey NLP