Word2Vec vs FastText 차이 쉽게 이해하기
자연어처리(NLP)에서 가장 기본이자 핵심이 되는 작업은 단어를 숫자로 바꾸는 것입니다. 왜냐하면 AI는 문장을 바로 이해하지 못하고, 모든 걸 수치로 바꿔야 처리할 수 있기 때문이죠. 이때 자주 쓰이는 대표적인 기법이 Word2Vec과 FastText입니다. 두 방법 모두 단어를 벡터(숫자)로 변환해주는 모델이지만, 구조와 표현력에서 분명한 차이가 있어요. 이 글에서는 Word2Vec과 FastText의 차이를 쉽게 설명해드릴게요.
✅ Word2Vec이란?
Word2Vec은 단어 간의 관계를 수치로 표현하는 방법으로, 비슷한 의미를 가진 단어들이 비슷한 숫자 벡터를 갖도록 훈련됩니다.
예를 들어 "king", "queen", "man", "woman" 등의 단어 관계를 학습한 후, king - man + woman = queen과 같은 연산도 가능하게 되는 것이 Word2Vec의 특징이죠.
✅ FastText란?
FastText는 Word2Vec을 기반으로 발전된 모델입니다. 차이점은 단어 전체를 하나의 단위로 보는 것이 아니라, 단어 안의 문자 조각(부분 단어)까지도 함께 학습한다는 점이에요.
예를 들어 “apple”이라는 단어를 학습할 때, <ap, ppl, ple, le>처럼 여러 조각으로 나눠서 각 조각의 의미도 함께 고려합니다. 이 덕분에 철자가 비슷하거나 처음 보는 단어에 대한 대응력도 좋아요.
✅ 구조 비교 표
| 항목 | Word2Vec | FastText |
|---|---|---|
| 단어 표현 | 단어 전체 단위 | 단어 + 부분 단어(문자 조각) |
| 신조어 대응 | 불가능 (사전에 없는 단어는 처리 못함) | 부분 조각을 통해 대략적 의미 파악 가능 |
| 학습 속도 | 빠름 | 조금 느림 (더 많은 계산 필요) |
| 정확도 | 낮음 (희귀 단어 취약) | 높음 (철자 기반 보완) |
| 활용 분야 | 기초 NLP, 일반 문서 분석 | 희귀 단어가 많은 SNS/댓글 분석 등 |
✅ 쉽게 이해하는 비유
- Word2Vec은 단어 전체를 한 덩어리로 기억하는 방식이에요. 새로운 단어는 모르면 끝.
- FastText는 단어의 철자나 조각들을 기억해서, 처음 보는 단어도 어느 정도 의미를 짐작해요.
✅ 어떤 걸 써야 할까?
- 학습 속도와 간단한 구조가 중요하다면 Word2Vec - 정확도, 신조어, 오타 대응이 필요하다면 FastText 상황에 따라 적절한 모델을 선택하는 것이 좋습니다.
✅ 요약
- Word2Vec은 단어 자체를 벡터로 표현
- FastText는 단어 안의 문자 조각까지 반영
- 신조어, 철자 오류에 FastText가 유리함
- Word2Vec은 빠르고 간단, FastText는 정확하고 유연
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