Word2Vec vs FastText 차이 쉽게 이해하기

word2vec

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