Seq2Seq의 5가지 활용 방법, 어디에 활용될까?

자연어 처리(NLP) 영역에서 Seq2Seq 모델은 언어 이해와 생성의 강력한 아키텍처로 자리 잡았는데요. 원래 기계 번역 작업을 위해 도입된 Seq2Seq는 초기 애플리케이션을 뛰어넘어 챗봇 및 텍스트 요약부터 질문 답변 및 감정 분석에 이르기까지 다양한 NLP 영역의 기본이 되었습니다. 시계열 데이터 변환 프레임워크이기도 한 Seq2Seq이 어디에 활용되는지 알아보도록 하겠습니다. 

 

 

1. 기계 번역

Seq2seq 모델은 시스템이 한 언어에서 다른 언어로 텍스트를 놀랄 만큼 정확하게 번역할 수 있도록 합니다. 지금의 기계 번역에 근간이 되었습니다. 소스 언어 문장을 고정 길이 벡터 표현으로 인코딩하고 이를 대상 언어로 디코딩함으로써 Seq2Seq 모델은 교차 언어 통신에 더 쉽게 접근하고 효율적으로 만들었습니다. Google(구글 번역), 마이크로소프트(Microsoft Translator)와 같은 회사는 이 아키텍처를 활용하여 번역 서비스를 제공하고 있습니다.

 

Seq2Seq 기계번역 활용

2. 챗봇: 대규모 대화형 AI

대화형 AI 시대에 seq2seq 모델은 인간과 같은 대화에 참여할 수 있는 지능형 챗봇을 구축하기 위한 역할을 합니다. 방대한 대화 데이터 모음을 학습함으로써 이러한 모델은 사용자 쿼리에 대해 상황에 맞는 응답을 생성하는 방법을 학습합니다. 고객 지원, 가상 비서, 소셜 채팅 플랫폼 등 Seq2Seq 기반 챗봇은 원활한 상호 작용을 촉진하고 사용자 경험을 향상시키며 커뮤니케이션 채널을 간소화합니다.

 

처음에는 기계 번역 기술이었으나, 다른 나라 언어로 번역하는 부분을 응답하게 변환해주는 방식으로 챗봇에 응용했습니다. LSTM으로 대화들을 연결하여, 새로운 응답을 생성하는데요. 이 기법은 텐서플로우 라이브러리에 잘 구현되어 있습니다. 최근 인공지능 챗봇 트렌드는 오픈 AI의 ChatGPT(Generative Pre-trained Transformer), 구글의 바드(Bard), 페이스북의 블렌더봇(BlenderBot)과 같은 자연어 생성 모델입니다. 

 

 

3. 시계열 데이터 변환 프레임워크

a. 텍스트 요약

Seq2Seq 모델은 대량의 텍스트를 간결한 요약으로 추출하는 데 탁월합니다. 그런 이유로 정보 검색 및 콘텐츠 요약에 대한 계속 증가하는 수요를 충족합니다. 긴 문서나 기사를 수집하고 주요 정보를 보존하면서 요약 버전을 생성함으로써 이러한 모델은 더 빠른 이해와 의사 결정을 촉진합니다. 뉴스 수집 플랫폼에서 학술 연구 도구에 이르기까지 Seq2Seq 기반 요약 시스템은 사용자가 방대한 텍스트 데이터를 쉽게 탐색할 수 있도록 지원합니다.

 

b. 질문 답변

질문 응답 시스템에서 Seq2Seq 모델은 사용자 쿼리를 이해하고 관련 응답을 생성하는 데 중추적인 역할을 합니다. 질문을 인코딩하고 답변을 디코딩함으로써 이러한 모델을 통해 사용자는 대규모 데이터 세트 또는 지식 기반에서 특정 정보를 추출할 수 있습니다. 사실적 쿼리, 문제 해결 지원, 교육 리소스 등 Seq2Seq 기반 질문 응답 시스템은 시기적절하고 정확한 통찰력을 제공하여 사용자에게 손끝에서 지식을 제공합니다.

4. 감정 분석

Seq2seq 모델은 감정 분석에 중요한 역할을 하며 기업이 다양한 플랫폼에서 고객 감정과 피드백을 측정하는 데 도움을 줍니다. 텍스트 데이터를 분석하고 감정 레이블을 예측함으로써 이러한 모델은 사용자 인식, 선호도 및 의견에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 브랜드 모니터링 및 시장 조사부터 소셜 미디어 분석에 이르기까지 seq2seq 기반 감정 분석 도구를 사용하면 기업은 고객 요구 사항을 효과적으로 충족하기 위해 전략과 서비스를 맞춤화할 수 있습니다.

 

 

5. 이미지 캡셔닝

seq2seq 는 텍스트 외에도, 이미지나 음성 등 다양한 데이터를 처리할 수 있습니다. 이미지를 문장으로 변환하는 이미지 캡셔닝에도 활용할 수 있다는 것이죠. 이미지 캡셔닝 (Image captioning)은 다음과 같습니다. 

• 입력된 이미지를 합성곱신경망을 통하여 특징을 추출함
• 학습된 단어 특징 공간에 매핑하여 입력된 이미지의 설명문을 생산
• 영상 이해 및 상황 인식에 가장 근접한 연구 수행

언어 모델과 다른 점은 Encoder가 LSTM에서 합성곱 신경망(CNN)으로 바꾼 것입니다. 겨우 LSTM을 CNN으로 대체한 것 만으로 seq2seq 는 이미지도 처리할 수 있습니다. 그림처럼 CNN에 CGG나 ResNet 등의 입증된 신경망을 사용하고, 가중치로는 다른 이미지 데이터넷으로 학습을 끝낸 것을 활용하면 됩니다. 

 

Seq2Seq 이미지 캡셔닝

 

특징 맵은 3차원(높이, 폭, 패털)이므로, 이를 Decoder의 LSTM이 처리할 수 있도록 수정해야 합니다. CNN의 특징 맵을 1차원으로 평탄화한 후 완전연결인 Affine 계층에서 변환합니다. 그런 다음 변환된 데이터를 Decoder에 전달하면, 문장 생성을 수행할 수 있습니다. 

 

 

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