토큰화(Tokenization)는 문장을 의미 단위(토큰)로 분절하는 과정입니다.
영어와 달리 한국어 토큰화가 어려운 이유는, 단어의 핵심 의미(어간)에 문법 기능을 하는
여러 조사나 어미가 풀처럼 달라붙는 교착어의 특징 때문입니다.
전통적으로 한국어 처리는 형태소 분석기에 크게 의존했습니다.
하지만 BERT, GPT와 같은 초거대 언어 모델(LLM)이 등장하며 패러다임이 바뀌었습니다.
이 모델들은 특정 언어의 문법에 얽매이지 않고, 데이터 자체의 통계적 패턴으로 언어를 배우는 방식을 채택했습니다.
이러한 변화 속에서, 언어학적 지식 없이 데이터만으로 의미 단위를 찾아내는
BPE(Byte-Pair Encoding)가 현대 NLP의 핵심적인 토큰화 방식으로 자리 잡게 되었습니다.
이제부터 두 접근법의 차이를 알아보겠습니다.
한국어 토큰화 문제를 해결하기 위한 두 가지 핵심적인 방법론입니다.
미리 학습된 문법 지식과 사전을 이용해
단어를 분석적으로 분리합니다.
접근법
"'먹었다'는 동사 어간 '먹-'과 과거형 어미 '-었-', 종결 어미 '-다'의 조합이다."
이는 언어학적 지식에 기반한 하향식(Top-down) 접근 방식입니다.
문법 지식 없이, 방대한 텍스트에서 통계적으로
자주 함께 나오는 글자 덩어리를 찾아냅니다.
접근법
"데이터를 보니 '먹'과 '었', '다'는 각자 다른 단어에도 자주 등장하므로,
독립적인 부품(서브워드)일 것이다."
이는 데이터 빈도에 기반한 상향식(Bottom-up) 접근 방식입니다.
BPE는 통계만으로 형태소와 유사한 의미 단위를 발견하며,
다음과 같은 특징을 가집니다.
한국어 토큰화의 여정은 '어떻게 하면 의미를 잘 보존하며 단어를 나눌까?'
라는 질문에 대한 답을 찾는 과정이었습니다. 우리는 두 가지 주요 해법을 살펴보았습니다.
하나는 언어학적 지식을 바탕으로 문법 규칙에 따라 단어를 분해하는 형태소 분석기입니다.
이 방식은 해석력이 높고 정확하지만, 사전 의존적이며 신조어에 취약한 단점이 있습니다.
다른 하나는 언어와 무관하게 오직 데이터의 통계적 패턴만을 학습하는 BPE입니다.
이 방식은 범용성과 확장성 덕분에 현대 초거대 언어 모델의 표준으로 자리 잡았습니다.
결론적으로, 어떤 방식이 절대적으로 우월하다기보다는 Task의 목적에 따라 적절한 도구를 선택하는 것이 중요합니다.
높은 해석력이 필요한 검색 엔진이나 간단한 텍스트 분석에는 여전히 형태소 분석기가 강력한 성능을 발휘하며,
대규모 딥러닝 모델을 다룰 때는 BPE에 대한 이해가 필수적입니다.