인공지능, 특히 자연어처리(NLP)에서 의미를 숫자로 표현하는 방법은 AI의 ‘이해력’을 결정하는 핵심입니다. 이를 가능케 하는 것이 바로 **벡터 공간(vector space)**이며, 그 안에서의 **의미론적 거리(semantic distance)**는 단어, 문장, 문서 간의 유사성 판단 기준이 됩니다. 본 글에서는 AI가 언어를 어떻게 벡터로 표현하는지, 그 벡터들 간의 거리가 어떻게 의미의 유사성을 반영하는지, 그리고 실무 적용 사례까지 상세히 설명합니다.
AI는 어떻게 언어를 벡터로 바꾸는가
자연어는 원래 사람이 이해하기 위한 기호 체계이지만, 컴퓨터는 이를 직접 처리할 수 없습니다. 따라서 NLP에서는 언어를 수치로 바꾸기 위한 다양한 **임베딩 기법(embedding)**이 개발되었습니다. 가장 대표적인 방법은 다음과 같습니다:
- One-hot encoding: 단어를 고차원에서 고유 위치로 표현. 구조는 단순하지만 의미 정보 없음.
- Word2 Vec / GloVe: 주변 단어의 공기(presence)를 기반으로 의미를 반영하는 벡터를 학습.
- BERT / GPT 임베딩: 문맥에 따라 단어의 의미가 달라지는 것을 반영한 문맥 기반 벡터(contextualized embedding).
이러한 벡터는 고차원 공간(예: 300차원, 768차원 등)에서의 한 점으로 표현되며, 이 점들 사이의 거리가 의미상의 유사도나 차이를 수치로 나타냅니다.
예를 들어, ‘고양이’와 ‘강아지’는 비슷한 문맥에서 자주 쓰이므로 벡터 간 거리가 가깝고, ‘고양이’와 ‘의자’는 의미적으로 관련이 적어 거리가 멀어집니다.
의미론적 거리란 무엇이며 어떻게 계산되는가
**의미론적 거리(semantic distance)**는 두 벡터가 공간상에서 얼마나 가까운지에 따라 의미적 유사성을 측정하는 방식입니다. 이 거리 개념은 수학적으로 다음과 같은 방식으로 구현됩니다:
- 유클리디안 거리 (Euclidean Distance)
- 두 벡터 간 직선 거리. 직관적이지만 벡터 크기의 영향을 받음.
- 코사인 유사도 (Cosine Similarity)
- 벡터 간 각도를 기준으로 유사성 측정. 크기와 무관하게 방향만 평가하여 NLP에서 가장 많이 사용됨. → 의미론적 거리 = 1 - 코사인 유사도
- 마할라노비스 거리 (Mahalanobis Distance)
- 분포를 고려한 거리 측정. 고급 모델에서 클래스 간 분포 차이를 평가할 때 사용.
- 맨해튼 거리 (Manhattan Distance)
- 절댓값 기준 거리. sparse 한 벡터에서 사용되는 경우가 많음.
이러한 거리 기반 계산은 AI 모델이 비슷한 의미를 가진 단어·문장·문서를 분류하거나 추천하는 데 핵심 역할을 합니다. 특히 문서 검색, 챗봇, 기계 번역, 유사 문서 필터링 등에 실질적으로 적용됩니다.
실무에서 의미론적 거리가 사용되는 대표 사례
벡터 공간에서의 의미론적 거리는 단순한 수치가 아닌 AI의 의미 이해 방식 그 자체입니다. 실무에서는 다음과 같은 방식으로 활용됩니다:
- 자연어 검색 (Semantic Search) : 사용자가 입력한 질문을 벡터로 변환한 뒤, 데이터베이스 내 문장·문서 벡터들과 의미적으로 가장 가까운 것을 반환합니다. 예: “애플 주식 전망” → 금융 보고서 벡터 중 가장 유사한 문서 반환
- 챗봇 및 대화형 AI 응답 선택 : 유저 입력과 유사한 의도(intent)를 가진 발화를 잠재 공간에서 찾아 가장 유사한 응답 제공.
- 문장 분류 및 클러스터링 : 수천 개 문장을 잠재 공간에 매핑하고, 의미적으로 비슷한 문장끼리 클러스터링 하여 자동 분류.
- 기계 번역과 다국어 표현 대응 : 다국어 문장을 동일한 의미 공간에 맵핑하여, 언어가 달라도 같은 뜻이면 벡터가 가깝게 유지됨. → 예: Google의 multilingual BERT
- 의미 기반 추천 시스템 : 뉴스, 블로그, 제품 설명 등을 벡터화하여, 사용자의 클릭/선호 벡터와 가까운 콘텐츠를 추천.
이 외에도 AI 윤리, 편향성 탐지, 문서 요약, 저작권 보호(표절 탐지) 등의 분야에서도 벡터 거리 기반 분석이 적용됩니다.
결론: 의미의 구조는 수학으로 표현된다
AI는 단어와 문장을 단순한 문자열로 인식하지 않습니다. 그것을 수백 차원의 벡터로 표현하고, 이 벡터 간의 ‘거리’를 계산함으로써 의미의 유사성과 차이를 판단합니다. 이때 벡터 공간은 AI의 이해를 위한 무대이며, 의미론적 거리는 그 위에서 벌어지는 수학적 대화입니다. NLP 실무에서 의미 표현의 정밀도를 높이기 위해서는, 벡터 간 거리 개념을 정확히 이해하고 활용할 수 있어야 합니다.