토크나이저

목차

• 토크나이저(Tokenizer) 개요
  • 1. 토크나이저의 개념 정의
  • 2. 토크나이저의 역사 및 발전 과정
• 3. 핵심 토큰화 기술 및 원리
  • 3.1. 단어 기반 토큰화 (Word-based Tokenization)
  • 3.2. 문자 기반 토큰화 (Character-based Tokenization)
  • 3.3. 하위 단어 토큰화 (Subword Tokenization)
• 4. 토크나이저의 작동 방식 및 주요 기능
• 5. 주요 활용 사례
• 6. 현재 동향
• 7. 미래 전망

토크나이저(Tokenizer) 개요

1. 토크나이저의 개념 정의

토크나이저(Tokenizer)는 자연어 처리(NLP) 분야에서 텍스트를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있는 최소 의미 단위인 ‘토큰(Token)’으로 분할하는 도구 또는 과정을 의미한다. 인간의 언어는 문장, 단어, 구두점 등 다양한 요소로 구성되어 있으며, 컴퓨터가 이를 직접적으로 이해하기는 어렵다. 토크나이저는 이러한 복잡한 텍스트 데이터를 정형화된 토큰 시퀀스로 변환함으로써, 언어 모델이 텍스트의 패턴과 의미를 학습할 수 있는 형태로 만드는 역할을 한다. 마치 요리사가 요리 재료를 손질하듯, 토크나이저는 날것의 텍스트를 NLP 모델이 ‘요리’할 수 있는 상태로 만드는 필수적인 전처리 단계인 것이다.

2. 토크나이저의 역사 및 발전 과정

토크나이저의 역사는 자연어 처리의 발전과 궤를 같이한다. 초기 토크나이저는 주로 영어와 같이 단어 경계가 공백으로 명확히 구분되는 언어에 초점을 맞추어, 공백(whitespace)이나 구두점(punctuation)을 기준으로 텍스트를 분할하는 간단한 규칙 기반 방식이었다. 예를 들어, “Hello, world!”라는 문장은 공백과 구두점을 기준으로 ‘Hello’, ‘,’, ‘world’, ‘!’와 같이 분리되었다. 이러한 방식은 구현이 간단하지만, “don’t”와 같은 축약형을 ‘don’과 ‘t’로 분리할지, 아니면 하나의 단어로 볼지 등 모호성을 해결하기 어려웠다. 또한, 한국어나 중국어, 일본어와 같이 단어 간 공백이 없거나 형태소 분석이 필수적인 언어에는 적용하기 어렵다는 한계가 있었다.

이후 NLP 연구가 심화되면서, 어휘 사전(vocabulary)의 폭발적인 증가와 OOV(Out-Of-Vocabulary, 미등록 단어) 문제에 직면하게 되었다. 새로운 단어나 고유명사, 오타 등이 빈번하게 등장하면서, 모델이 학습하지 못한 단어를 어떻게 처리할 것인가가 중요한 과제로 떠올랐다. 이를 해결하기 위해 통계 기반 및 규칙 기반의 다양한 토큰화 기법들이 등장하기 시작했다. 특히 2017년 트랜스포머(Transformer) 아키텍처의 등장과 함께 대규모 언어 모델(LLM)이 급부상하면서, 효율적인 어휘 사전 관리와 OOV 문제 해결에 특화된 서브워드(Subword) 토큰화 방식이 널리 활용되기 시작했다. 서브워드 토큰화는 단어의 일부를 토큰으로 사용하여 어휘 사전의 크기를 적절히 유지하면서도 미등록 단어 문제를 효과적으로 완화할 수 있게 하였다.

3. 핵심 토큰화 기술 및 원리

토크나이저는 텍스트를 분할하는 방식에 따라 크게 세 가지 유형으로 나눌 수 있으며, 각 방식은 고유한 장단점을 가진다.

3.1. 단어 기반 토큰화 (Word-based Tokenization)

단어 기반 토큰화는 텍스트를 공백이나 구두점 등을 기준으로 단어 단위로 분할하는 가장 직관적인 방법이다. 영어와 같이 단어 경계가 명확한 언어에 주로 사용되며, 구현이 비교적 간단하다는 장점이 있다. 예를 들어, “I am a student.”라는 문장은 ‘I’, ‘am’, ‘a’, ‘student’, ‘.’와 같이 토큰화될 수 있다. 그러나 이 방식은 몇 가지 단점을 가진다. 첫째, 어휘 사전의 크기가 매우 커질 수 있다. ‘run’, ‘running’, ‘runs’, ‘ran’과 같이 어근은 같지만 형태가 다른 단어들이 모두 별개의 토큰으로 인식되어야 하므로, 모델이 학습해야 할 단어의 종류가 기하급수적으로 늘어난다. 둘째, OOV(Out-Of-Vocabulary) 문제가 발생하기 쉽다. 학습 데이터에 없는 새로운 단어나 고유명사가 등장하면 모델은 이를 처리할 수 없게 된다. 셋째, 한국어와 같이 어미나 조사가 붙어 단어의 형태가 변하거나, 공백 없이 여러 단어가 이어지는 언어에는 적합하지 않다. 한국어의 “나는 학생이다”와 같은 문장은 공백 기준으로 분할하면 “나는”, “학생이다”가 되지만, 의미 단위로 보면 “나”, “는”, “학생”, “이”, “다”로 분리되어야 더 적절하다.

3.2. 문자 기반 토큰화 (Character-based Tokenization)

문자 기반 토큰화는 텍스트를 개별 문자 단위로 분할하는 방식이다. 예를 들어, “Hello”는 ‘H’, ‘e’, ‘l’, ‘l’, ‘o’로 토큰화된다. 이 방식의 가장 큰 장점은 어휘 사전의 크기가 매우 작다는 것이다. 알파벳, 숫자, 특수문자 등 몇십에서 몇백 개의 문자만으로 모든 텍스트를 표현할 수 있으므로, OOV 문제가 거의 발생하지 않는다. 어떤 언어의 어떤 단어라도 문자의 조합으로 표현할 수 있기 때문이다. 그러나 문자 기반 토큰화는 심각한 단점을 안고 있다. 토큰의 수가 너무 많아져 문맥적 의미를 파악하기 어렵고, 시퀀스의 길이가 매우 길어진다. 이는 모델의 처리 비용을 증가시키고, 장기 의존성(long-range dependency) 학습을 어렵게 만들어 모델의 성능 저하로 이어질 수 있다. 예를 들어, “안녕하세요”라는 다섯 글자짜리 단어가 다섯 개의 토큰으로 분리되면, 모델은 각 문자의 의미를 개별적으로 파악해야 하므로 전체 단어의 의미를 파악하기 위해 더 많은 계산이 필요하게 된다.

3.3. 하위 단어 토큰화 (Subword Tokenization)

하위 단어 토큰화는 단어 기반 토큰화의 OOV 문제와 문자 기반 토큰화의 긴 시퀀스 문제를 동시에 해결하기 위해 고안된 방법이다. 이 방식은 자주 등장하는 단어는 그대로 하나의 토큰으로 사용하고, 드물게 나타나거나 새로운 단어는 의미 있는 하위 단어(서브워드)로 분할한다. 이를 통해 어휘 사전의 크기를 효율적으로 관리하면서 OOV 발생 가능성을 크게 줄일 수 있다. 예를 들어, ‘unbelievable’이라는 단어는 ‘un’, ‘believe’, ‘able’과 같은 서브워드로 분할될 수 있다. 이는 ‘un’과 ‘able’이 다른 단어에서도 자주 등장하는 접두사/접미사이기 때문이다. 이러한 서브워드는 단어의 의미를 보존하면서도 어휘 사전의 크기를 합리적인 수준으로 유지하는 데 기여한다.

대표적인 하위 단어 토큰화 알고리즘은 다음과 같다:

• BPE (Byte Pair Encoding): 텍스트에서 가장 빈번하게 나타나는 문자 쌍(byte pair)을 하나의 새로운 토큰으로 병합하는 과정을 반복하여 어휘 사전을 구축한다. 예를 들어, ‘h u g g e r’에서 ‘g g’가 자주 나타나면 ‘gg’로 병합하고, 이어서 ‘u gg’가 자주 나타나면 ‘ugg’로 병합하는 식이다. BPE는 압축 알고리즘에서 유래했으며, GPT, RoBERTa 등 초기 트랜스포머 모델에서 널리 사용되었다.
• WordPiece: BPE와 유사하게 가장 빈번한 서브워드를 병합하지만, 병합의 기준이 ‘빈도’가 아닌 ‘언어 모델의 우도(likelihood)를 가장 크게 증가시키는 서브워드 쌍’이라는 점에서 차이가 있다. 즉, 병합했을 때 전체 텍스트의 확률을 가장 높이는 쌍을 선택한다. WordPiece는 BERT, DistilBERT 등 구글의 모델에서 주로 사용되었다.
• SentencePiece: BPE와 WordPiece는 텍스트를 공백으로 먼저 분리한 후 토큰화를 진행하는 반면, SentencePiece는 텍스트 전체를 하나의 시퀀스로 간주하고 공백까지도 일반 문자로 처리한다. 이는 한국어나 일본어, 중국어처럼 공백이 없는 언어의 토큰화에 특히 유리하며, 모든 언어에 대해 일관된 토큰화 방식을 제공한다. SentencePiece는 언어 독립적인 토큰화를 목표로 하며, T5, ALBERT 등 다양한 모델에서 활용된다.
• Unigram Language Model (ULM): 다른 서브워드 토큰화 방식들이 ‘병합’을 기반으로 하는 것과 달리, ULM은 ‘분할’을 기반으로 한다. 주어진 텍스트를 여러 방식으로 토큰화한 후, 각 토큰화 결과가 언어 모델에서 나올 확률을 계산하여 가장 확률이 높은 결과를 선택하는 방식이다. 이는 여러 개의 유효한 토큰화 결과 중 최적의 것을 찾는 데 유용하며, SentencePiece의 한 가지 구현 방식으로도 사용된다.

4. 토크나이저의 작동 방식 및 주요 기능

토크나이저는 크게 텍스트를 토큰 ID 시퀀스로 변환하는 인코딩(Encoding)과 토큰 ID 시퀀스를 다시 텍스트로 변환하는 디코딩(Decoding) 기능을 수행한다. 이러한 과정은 자연어 처리 모델이 인간의 언어를 이해하고 생성하는 데 필수적이다.

인코딩(Encoding) 과정은 다음과 같다:

1. 텍스트 정규화(Normalization): 입력 텍스트에서 불필요한 공백을 제거하거나, 모든 문자를 소문자로 변환하는 등 일관된 형태로 정돈한다.
2. 토큰 분할(Tokenization): 위에서 설명한 단어, 문자, 또는 하위 단어 기반의 알고리즘을 사용하여 텍스트를 토큰 단위로 분할한다.
3. 토큰-ID 매핑(Token-to-ID Mapping): 분할된 각 토큰을 미리 정의된 어휘 사전(vocabulary)에 따라 고유한 정수 ID로 변환한다. 이 어휘 사전은 훈련 데이터로부터 구축되며, 각 토큰에 대한 인덱스를 포함한다.
4. 특수 토큰 추가(Adding Special Tokens): 모델의 종류나 목적에 따라 특정 의미를 가지는 특수 토큰을 추가한다. 예를 들어, BERT와 같은 모델에서는 문장의 시작을 알리는 [CLS] 토큰, 문장의 끝이나 문장 간 경계를 나타내는 [SEP] 토큰 등을 사용한다.
5. 패딩 및 잘림(Padding and Truncation): 모델의 입력 길이를 일정하게 맞추기 위해, 시퀀스 길이가 짧으면 [PAD] 토큰을 추가하여 길이를 늘리고(패딩), 시퀀스 길이가 너무 길면 일부를 잘라낸다(잘림). 이는 배치(batch) 처리를 효율적으로 할 수 있게 돕는다.

디코딩(Decoding) 과정은 인코딩의 역순으로 진행된다. 모델이 예측한 토큰 ID 시퀀스를 다시 사람이 읽을 수 있는 텍스트로 변환하는 기능이다. 토큰 ID를 어휘 사전을 통해 해당 토큰으로 변환한 후, 특수 토큰을 제거하고 서브워드를 다시 결합하여 원래의 텍스트와 유사한 형태로 복원한다. 이 과정에서 공백 처리나 대소문자 복원 등도 함께 이루어질 수 있다.

또한, 토크나이저는 사전 훈련된 토크나이저를 불러오고 저장하는 기능을 포함한다. 이는 특정 언어 모델에 최적화된 토큰화 방식을 재사용할 수 있게 하여, 모델 개발의 효율성을 높인다. Hugging Face의 `transformers` 라이브러리는 다양한 사전 훈련된 언어 모델과 함께 해당 모델에 맞는 토크나이저를 쉽게 불러와 사용할 수 있도록 지원한다.

5. 주요 활용 사례

토크나이저는 자연어 처리의 거의 모든 분야에서 텍스트 전처리 단계의 필수 요소로 활용된다. 그 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않다.

• 언어 모델 훈련 및 추론: 대규모 언어 모델(LLM)이 텍스트를 이해하고 생성하는 데 토크나이저는 핵심적인 역할을 한다. GPT-3, BERT, PaLM 2 등 모든 LLM은 입력 텍스트를 토큰화하여 모델에 전달하고, 모델이 생성한 토큰 ID 시퀀스를 다시 텍스트로 변환하는 디코딩 과정을 거친다. 토크나이저의 선택과 성능은 LLM의 이해력, 생성 능력, 심지어는 편향성에도 영향을 미칠 수 있다.
• 기계 번역: 기계 번역 시스템은 원문 텍스트를 토큰화하여 번역 모델의 입력으로 사용하고, 번역된 토큰 시퀀스를 목표 언어의 텍스트로 디코딩한다. 예를 들어, “안녕하세요”를 영어로 번역할 때, 토크나이저는 “안녕하세요”를 적절한 서브워드 토큰으로 분할하고, 번역 모델은 이 토큰들을 기반으로 영어 토큰을 생성한 후, 이를 다시 “Hello”와 같은 영어 문장으로 재구성한다. SentencePiece와 같은 언어 독립적인 토크나이저는 다국어 번역 모델에 특히 유용하다.
• 감성 분석 및 텍스트 분류: 텍스트를 긍정, 부정, 중립 등의 감성으로 분류하거나, 뉴스 기사를 스포츠, 정치, 경제 등으로 분류하는 작업에서도 토크나이저는 필수적이다. 텍스트를 의미 있는 단위로 분할함으로써, 모델은 각 토큰이 전체 텍스트의 감성이나 카테고리에 미치는 영향을 학습할 수 있다. 예를 들어, “최악의 영화”라는 문장에서 ‘최악’이라는 토큰은 부정적인 감성을 나타내는 강력한 신호가 된다.
• 질의응답 시스템 및 챗봇: 사용자 질문을 토큰화하여 데이터베이스나 문서에서 적절한 답변을 찾거나, 생성형 챗봇의 경우 답변을 생성하는 데 사용된다. 사용자의 질문 “오늘 날씨 어때?”는 토큰화되어 ‘오늘’, ‘날씨’, ‘어때’, ‘?’ 등으로 분할되고, 시스템은 이 토큰들을 기반으로 날씨 정보를 검색하거나 생성 모델에 입력하여 답변을 도출한다.
• 멀티모달 AI: 텍스트, 이미지, 오디오 등 여러 양식의 데이터를 함께 처리하는 멀티모달 AI 시스템에서도 토크나이저는 텍스트 입력을 처리하는 데 사용된다. 예를 들어, 이미지 캡셔닝(Image Captioning) 모델은 이미지의 내용을 설명하는 텍스트를 생성하기 위해 토크나이저를 사용하여 텍스트를 토큰화하고 디코딩한다. 이는 텍스트와 다른 양식의 데이터를 통합하여 더 풍부한 이해를 가능하게 한다.

6. 현재 동향

최근 토크나이저는 대규모 언어 모델(LLM)의 발전에 따라 그 중요성이 더욱 부각되고 있다. LLM의 성능은 토크나이저의 효율성과 품질에 크게 의존하기 때문이다. 현재 토크나이저 연구는 다음과 같은 방향으로 진행되고 있다.

• 다국어 및 특정 도메인 최적화: 전 세계 다양한 언어의 특성을 반영하고, 의료, 법률, 과학 등 특정 도메인에 특화된 어휘를 효율적으로 처리하기 위한 토크나이저 연구가 활발하다. 예를 들어, 한국어의 경우 형태소 분석 기반 토크나이저와 서브워드 토크나이저를 결합하거나, 한국어 특유의 신조어와 띄어쓰기 오류를 처리하는 방안이 연구되고 있다. 2023년 한 연구에서는 한국어 특성을 고려한 새로운 서브워드 토큰화 기법이 제안되기도 하였다.
• 토크나이저의 성능이 언어 모델에 미치는 영향 분석: 어떤 토크나이저가 특정 언어 모델이나 태스크에 가장 적합한지 분석하는 연구가 증가하고 있다. 토큰화 방식에 따라 모델의 학습 속도, 메모리 사용량, 그리고 최종 성능에 유의미한 차이가 발생할 수 있기 때문이다. 2022년 발표된 한 논문에서는 다양한 서브워드 토크나이저가 BERT 기반 모델의 성능에 미치는 영향을 비교 분석하여, 특정 태스크에서는 WordPiece보다 BPE가 더 나은 성능을 보일 수 있음을 밝혔다.
• 효율적인 토큰화 라이브러리 및 솔루션: Hugging Face의 `Tokenizers` 라이브러리처럼 다양한 토큰화 알고리즘을 통합적으로 제공하고, 빠른 속도로 토큰화를 수행할 수 있는 솔루션들이 널리 사용되고 있다. 이 라이브러리는 Rust로 구현되어 Python 바인딩을 제공하며, 수백 메가바이트의 텍스트를 수 초 내에 처리할 수 있을 정도로 빠르다. 이는 대규모 데이터셋을 다루는 LLM 훈련 환경에서 필수적인 요소이다.
• 토큰의 의미론적 일관성 강화: 단순히 텍스트를 분할하는 것을 넘어, 토큰이 가지는 의미론적 일관성을 높이는 방향으로 연구가 진행 중이다. 예를 들어, ‘Apple’이 과일인지 회사인지 문맥에 따라 다르게 토큰화하거나, 중의적인 표현을 더 잘 처리할 수 있는 토크나이저에 대한 관심이 높아지고 있다.

7. 미래 전망

미래의 토크나이저는 언어의 특성과 도메인에 더욱 정교하게 맞춰진 형태로 발전할 것으로 예상된다. 특히 한국어와 같이 형태소 분석이 중요한 언어에 대한 연구는 더욱 심화될 것이다. 한국어는 어미, 조사 등의 접사가 발달하여 단어의 형태가 다양하게 변하고, 띄어쓰기가 비정형적인 경우가 많아 토큰화가 매우 까다롭다. 따라서 형태소 분석기와 서브워드 토큰화 기법을 효과적으로 결합하거나, 띄어쓰기 교정 기능을 내장한 토크나이저의 개발이 중요해질 것이다. 또한, 신조어 및 오타 처리 능력 향상도 중요한 과제이다. 인터넷 문화와 함께 빠르게 변화하는 언어 환경에서 새로운 단어의 등장과 오타는 피할 수 없으며, 이를 유연하게 처리할 수 있는 토크나이저는 언어 모델의 강건성을 높이는 데 기여할 것이다.

멀티모달 환경에서의 활용 또한 더욱 중요해질 것이다. 텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 양식의 데이터를 통합적으로 이해하는 AI 시스템이 발전함에 따라, 텍스트 토크나이저는 다른 양식의 데이터와 상호작용하며 더 풍부한 문맥 정보를 제공하는 방향으로 진화할 것이다. 예를 들어, 이미지 속 텍스트를 인식하여 토큰화하고, 이를 이미지의 시각적 특징과 결합하여 복합적인 의미를 파악하는 방식이 더욱 고도화될 수 있다.

마지막으로, LLM의 효율성을 높이기 위해 대화 최적화 토크나이저와 같이 특정 애플리케이션에 특화된 토큰화 기법의 개발도 지속될 것으로 보인다. 대화형 AI 시스템에서는 짧은 발화 내에서도 핵심 정보를 정확히 파악하고, 이전 대화의 맥락을 효율적으로 유지하는 것이 중요하다. 이를 위해 대화의 흐름이나 사용자 의도를 더 잘 반영할 수 있는 토큰화 전략이 연구될 것이다. 토크나이저는 단순히 텍스트를 분할하는 것을 넘어, 언어 모델이 세상을 이해하고 소통하는 방식의 근간을 이루는 기술로서 그 발전 가능성이 무궁무진하다.

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