[ML] RNN과 POS tagging

RNN(Recurrent Neural Network)과 POS (Part-of-speech) tagging의 관계에 대해 알아보자.

 

• 순차적 데이터 모델링
  : RNN은 특히 NLP의 문장과 같이 순차적 데이터를 포함하는 작업에 적합하다. POS tagging은 본질적으로 시쿼스(또는 문장)의 각 단어에 tag가 할당되는 sequence labeling 작업이다.
  
  
• 컨텍스트 인식
  : POS tagging에 RNN을 사용할 때의 주요 이점 중 하나는 숨겨진 상태(hidden state)를 통해 컨텍스트를 유지할 수 있다는 점이다. 이를 통해 POS tag를 할당할 때 문장 내 단어의 문맥을 고려할 수 있으며, 이는 문맥에 따라 여러 단어가 서로 다른 tag를 가질 수 있기 때문에 매우 중요하다.
  
  
• End-to-end Learning
  : RNN과 같은 신경 접근 방식을 사용하면 POS tag 모델을 End-to-end 방식으로 학습할 수 있으므로 모델이 특징 표현과 tag 메커니즘을 동시에 학습할 수 있다.
  
  
• Embeddings
  : 최신 RNN 기반 POS tagger는 단어의 의미적 의미(semantic meanings)를 포착하는 Word Embeddings(Word2Vec, GloVe 등)을 입력으로 사용하는 경우가 많다. 이는 POS tagging의 성능을 더욱 향상시킨다.

 

RNN은 NLP에서 POS tagging 문제를 해결할 수 있는 강력한 도구를 제공해 시퀀스(문장)에서 단어에 대한 tag 할당에 대한 컨텍스트 인식, end-to-end learning를 가능하게 한다.