SentencePiece 완전 정복: AI 엔지니어를 위한 언어 독립형 토크나이저

자연어 처리(NLP) 시스템에서 텍스트를 모델 입력으로 전처리할 때 필수적으로 수행해야 하는 단계가 바로 토크나이징(tokenization)입니다. 하지만 기존의 대부분 토크나이저는 언어별 규칙이나 사전 정의된 단어 사전을 기반으로 작동하며, 사전 토크나이징된 텍스트를 필요로 하는 경우도 많습니다. 이런 방식은 특히 다국어를 처리할 때 제약이 많고, 비표준 문자를 포함한 데이터에 취약할 수 있습니다.

SentencePiece는 이러한 제약을 극복하기 위해 Google에서 개발한 언어 독립적 토크나이저입니다. 문장 단위의 raw 텍스트를 그대로 입력받아 서브워드 단위로 나누며, 특히 신경망 기반 자연어 처리 모델에 최적화된 전처리 방식으로 각광받고 있습니다.

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SentencePiece의 주요 특징

• 언어 독립성: 어떤 언어든 사전 토크나이징 없이 처리할 수 있도록 설계됨.
• 서브워드 기반: 단어가 아닌 서브워드 단위로 분할함으로써 희귀 단어 처리 및 일반화 능력 향상.
• 텍스트 정규화: 유니코드 정규화를 포함한 다양한 전처리 기능 지원.
• 모델 선택: BPE(Byte-Pair Encoding)와 Unigram 언어 모델 기반 방식 중 선택 가능.

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SentencePiece의 작동 원리

SentencePiece는 raw 텍스트를 직접 받아 서브워드 단위로 분할합니다. 이를 위해 내부적으로 다음과 같은 단계를 거칩니다:

1. 텍스트 정규화: 유니코드 정규화, 공백 처리 등 일관된 입력을 위한 정제 작업 수행.
2. 문자 기반 학습: 전체 텍스트를 문자 단위로 쪼갠 후 통계적 방식으로 서브워드 단위 학습 수행.
3. 서브워드 모델링: BPE 또는 Unigram 모델을 통해 최적의 서브워드 집합 구성.
4. 토크나이징: 학습된 모델을 기반으로 입력 텍스트를 서브워드 단위로 분할.

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SentencePiece와 기존 토크나이저 비교

특징	SentencePiece	BPE	WordPiece
언어 독립성	O	X (기본적으로 공백 기준)	X
공백 처리	공백도 토큰화	공백 기준 분리	공백 무시
학습 입력	Raw 텍스트 가능	사전 토크나이징 필요	사전 토크나이징 필요
지원 모델	Unigram, BPE	BPE	WordPiece

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SentencePiece를 사용하는 대표 모델

• Google T5 (Text-to-Text Transfer Transformer): Unigram 모델 기반 SentencePiece 사용
• mT5 (Multilingual T5): 다국어를 처리하기 위해 SentencePiece 사용
• ByT5: 문자 단위 SentencePiece 사용
• XLNet: SentencePiece를 통해 서브워드 단위로 텍스트 처리

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실제 코드 예시

import sentencepiece as spm

# 학습
spm.SentencePieceTrainer.Train('--input=corpus.txt --model_prefix=m --vocab_size=8000')

# 로딩 및 토크나이징
sp = spm.SentencePieceProcessor()
sp.load('m.model')
print(sp.encode('이 문장을 토크나이징합니다.', out_type=str))

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사용 예시: 다양한 시나리오에서 SentencePiece 활용

• 다국어 챗봇: 한국어, 영어, 일본어를 동시에 다루는 챗봇에서 공통된 서브워드 토크나이저로 활용 가능
• 문서 분류: 도메인 특화 코퍼스를 학습시켜 의료, 법률 등 특정 분야 문서에 적합한 토크나이저 생성 가능
• OCR 후처리: OCR 결과물의 오류를 줄이고 일반화된 서브워드 형태로 정규화 처리
• 모바일 경량 모델: 토크나이저 모델의 크기가 작아 모바일 환경에서도 효율적으로 동작

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마무리

SentencePiece는 언어, 스크립트, 텍스트 전처리 방식에 구애받지 않고 다양한 자연어 처리 모델에서 높은 호환성과 성능을 보장합니다. 특히 대규모 사전학습 모델에서 필수적인 전처리 방식으로 널리 사용되며, 범용적인 토크나이저로 자리 잡았습니다.

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참고문헌

• Kudo, T., & Richardson, J. (2018). SentencePiece: A simple and language independent subword tokenizer and detokenizer for Neural Text Processing. arXiv preprint arXiv:1808.06226.
• Das, S. B., Choudhury, S., Mishra, T. K., & Patra, B. K. (2021). Comparative Study of Subword Tokenization Algorithms for Indic Languages. arXiv preprint.
• Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding.
• Radford, A., Narasimhan, K., Salimans, T., & Sutskever, I. (2018). Improving Language Understanding by Generative Pre-Training.
• Schuster, M., & Nakajima, K. (2012). Japanese and Korean voice search. In 2012 IEEE ICASSP.