최고의 바이너리 경험 찾기

마지막 업데이트: 2022년 4월 11일 | 0개 댓글
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4 answers

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15 days ago, 361

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Answer from Gator54
15 days ago, 163

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Answer from MrCyclone
15 days ago, 145

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Answer from CleverBOT
Robot 8 days ago, 85

Since there was no activity in the topic for 7 days, the topic was closed. To continue the conversation, create a new question.

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7명의 논-바이너리들과 트랜스젠더들이 왜 트랜스-포용적인 테라피스트가 필요한지 말합니다

Ohni Lisle

트랜스젠더와 논-바이너리들이 테라피에 접근해야 된다는 사실은 이 커뮤니티의 정신건강 위급성을 과소평가하는 말입니다. 넓게 퍼져있는 억압 속, 괴롭힘, 폭력, 노숙생활들을 더 많이 경험하며 차별적인 의료건강 시스템 속 젠더-긍정적 치료를 찾기 위해 노력해야하죠. 트랜스젠더는 일반 인구 집단보다 끔찍하게 높은 확률로 정신질환을 경험합니다. 2019년에 Centre for Suicide Prevention의 보고서에 따르면 트랜스 인구는 LGB 집단에 비해 2배나 더 자살에 대해 생각하고 또는 실행할 확률이 보고되었습니다.

많은 트랜스와 논-바이너리 인구들은 테라피에 접근하기도 쉽지 않습니다, 첫번째로 비용, 지역, 보험, 그리고 무엇보다도 낙인때문이지요. 심지어 테라피에 접근 할 수 있다고 해도 자신을 숙련되게 치료하며 이해해주는 심리치료사를 찾기는 매우 어렵습니다, 왜냐하면 트랜스와 관련된 훈련과 교육이 테라피스트들에게도 부족하기 때문이죠. “학교에선 레즈비언과 게이 이슈에 대해 짧게 짚고 넘어가고, 트랜스 문제에 대해서는 일절 언급도 없죠.” 라고 Manhattan Alternative Wellness Collective의 멤버이자 젠더퀴어 심리치료사인 Laura A. Jacobs가 말합니다. “또한, 그 누구나 ‘저는 트랜스젠더분들을 환영합니다’ 라고 자기 웹사이트에 쓸 수 있는데 말이지요.’

이 장벽들을 허물기 위해서는 트랜스-포용적 또는 자신이 트랜스거나 논-바이너리인 심리치료사들이 자신이 트랜스 이슈에 민감하다는 것을 알리기 위해 자원을 만들어야 합니다. 지난 몇년동안 미국 전역적인 네트워크인 MyTransHealth를 포함해 National Queer and Trans Therapists of Color Network 등이 나타났습니다. 이에 더해 Psychology Today와 일하는 심리치료 제공자들이 “트랜스 친화적”이며 자신이 트랜스 문제들에 경험이 있다고 특별히 기술 할 수 있도록 되어있습니다. Jacob은 대도시 또는 진보적인 곳에 살고 있는 논-바이너리 내담자들에게는 선택지가 존재하지만 트랜스 커뮤니티는 그냥 심리치료에 접근할 수 있도록 하는 것 보다 더 많은 것이 필요하다고 말합니다.

저는 7명의 트랜스와 논-바이너리 사람들에게 테라피에 대한 경험과 충분한 수준의 정신건강을 챙기는데 방해가 되는 것이 무엇인지 물었습니다. 놀랍게도 대부분의 사람들이 심리치료 제공자로부터 이질감을 느꼈다는 것을 보고했습니다. 이 전문가들이 LGBTQ+ 이슈를 다룬다고 하더라도 많은 치료사들이 자신이 미스젠더링 당했으며, 자신의 존재가 부정당하고 이에 더해 의료적으로 트랜지션하는 것을 단념시키도록 하였다고 했습니다. 이에 더해, 몇몇 사람들은 심리치료 제공자에게 성 정체성에 대한 특정한 뉘앙스들과 최고의 바이너리 경험 찾기 용어들울 가르쳐야 할 때도 있었으며 몇몇 사람들은 젠더 문제에 더해 인종 또는 트라우마에 관한 이슈에도 자신을 도와줄 수 있는 치료사를 찾는 어려움에 대해 고민을 토로했습니다. 이하는 이 사람들의 경험과 말을 그대로 담은 인터뷰입니다.

레아(She/Her), 25, New York

전 4년동안 한명의 심리치료사와 상담을 받았습니다. 그녀를 고른 이유 중 하나는 그의 웹사이트에 노골적으로 LGBTQ+ 문제와 성 정체성에 대해 특화되어 있다고 써놓았기 때문이였죠. 처음에 제 젠더 표현을 가지고 시도해 보며 놀 때는 절 지지해 주었지만 제 젠더가 문제였다는 것을 안 후 이야기를 나누기 시작하기 시작하자 그는 매우 긍정적이지 않았어요. 제가 트랜지션을 시작했다는것을 진지하게 알린 첫날엔 화제를 바꾸려고 하고 트랜스젠더들은 더 높은 자살률을 가지고 있으니 트랜지션하는 것을 조심해야된다고 말하기까지 했지요. 제가 그를 만나는 동안, 전 가정폭력에서 거의 벗어나고 있었고 이 문제가 제가 트랜지션을 하도록 만든 이유라고 상담사는 생각했었죠, 물론 전 다르게 생각했지만요. 바로 제가 가진 육체과 젠더 사이의 모순 때문에 제가 가정폭력의 타겟이 된것이라고요. 결국 전 트랜지션이나 성 정체성을 말하는 것을 완전히 멈췄고, 전해요법과 호르몬을 독립적으로 시도하기 시작했어요. 의료적인 트랜지션을 하고 나선 그를 더 이상 만나지 않았습니다.

이 모든 경험이 테라피에 대해 안 좋은 감정을 가지게 했어요. 이젠 심리치료사가 시스젠더라면 만나고 싶지 않으며 성 정체성 관련 이슈에 숙련도가 있다고 해도 미덥지 못합니다. 대부분의 심리치료 제공자가 시스젠더이니 제 선택에는 한계가 있죠, 또한 보험이 커버되는 곳인지 아닌지, 내년에 가족이 들었던 보험에서 벗어나면 또 어떻게 심리치료사를 찾아야 할지 이런것들을 포함하지 않더라도 골치 아픈데 말이죠. 트랜지션은 매우 힘들수 있는데 이런 상황을 겪어야 하니 매우 짜증나요, 그리고 저에겐 이런 경험을 제대로 소화할 수 있는 여유도 부족해요.

리오(he/him), 21, San Francisco와 New York

제가 17살일때, 몰래 심리치료사를 방문한적이 있어요. 제가 테스트로테론과 수술을 시작하려고 하던 때였죠. 개인 보험이 있었기에 최고의 심리치료사를 찾으려 했고 제가 흑인이며 유대교 신앙을 가졌기에 퀴어이며 유대교를 믿는 여성분을 찾아 만날 수 있었어요. 이 심리치료사는 제 정체성을 인정해주고 또한 지지해주었지만, 트랜스젠더가 아니였고. 트랜스 유색인종 심리치료사를 만날 수 있다면 좋겠었지만, 제 심리치료사는 유색인종도 아니에요, 제 친구는 트랜스매스큘린이고 트랜스매스큘린인 심리치료사가 있지만 그 심리치료사는 백인이였죠. 제 친구는 백인이기에 백인 테라피스트와 상담 할 수 있었겠지만, 전 트랜스이던 아니던 백인 남자와 만나는게 편하지 않아요. 정신건강 분야에는 퀴어 트랜스 치료사들이 없거나 아니면 아직 젊기 때문에 이 분야에 방금 들어온 사람들밖에 없어요 그러니 자기가 속한 커뮤니티에 재능을 되돌려 줄 수가 없지요.

헬렌(they/them), 24, Philadelphia

전 LGBTQ+ 이슈에 특화되어 있다고 말한 심리치료사(시스 여성)를 만난적이 있어요. 그에게 제 정체성을 부정당한 적은 없고 또한 어떻게 부모님에게 커밍아웃 해야할지 도와주기도 했지요. 하지만 전 이 관계가 좀 이상하고 짜증나기도 했어요. 자신이 포용적이고 열린 사람이라고 딱지를 붙이긴 했지만 그가 트랜스나 논-바이너리들과 상담을 잘 할 수 있게 훈련된 것은 아니였어요. 제가 젠더퀴어라고 커밍아웃을 하고 그 또한 매우 인정적이였지만, 여전히 절 미스젠더하기도 했지요. “제가 실수 했다면 말해주세요. 제가 자꾸 까먹는데 일부러 그러려고 한건 아니에요.” 무슨 말인진 알겠어요. 하지만 심리치료 내담자로써 제가 상담사를 고쳐줘야 하는게 이상했어요. 더 많은 일을 해야되는 거죠, 제가 이미 계속 하고 있고 가끔씩은 하기 무서워하는 일을요.

에마(she/her), 43, San Francisco

전 늦은 나이에 커밍아웃과 트랜지션에 관련한 테라피를 4년만에 끝냈어요. 제가 처음 커밍아웃 할 때에 주변에 LGBT 친화적이라고 하는 카운슬러들을 찾아봤고 열댓명 넘게 전화를 했죠. 제 최소한의 기준은 상담사가 적어도 한명의 트랜스젠더 내담자 경험이 있는지 였지만, 이마저도 집요하게 물어보면 결국 트랜스 내담자 경험이 없다고 했으며, 시스 퀴어들 내담자들 같이 트랜스 내담자들에 대한 지속적인 교육을 받지도 않았어요. 전 2명정도 트랜스 내담자가 있었던 시스 게이 상담사에 만족했고 이 심리치료사에게 상담을 받으러 갔지만 첫번째(그리고 마지막이였던) 세션은 정말 지옥같았어요. 시스 게이 드랙 퍼포머들을 이야기 하면서 트랜스 커뮤니티에 대고 “트래니”라고 아무렇지 않게 말하는걸 보면서 정말 깜짝 놀랐어요. 상담을 마치고, 이 상담소를 떠나면서 마치 벼락이 내려치듯 깨달은 것이 있죠: 제가 잘못 된 것이 아니라 이 세상의 무언가가 잘못되었다고요. 트랜스가 되는 것은 제가 문제삼을 일이 아니고 바로 다른사람들이 제 문제가 되는 것이라는 걸요. 이걸 알았을때 자랑스러우면서도 끔찍했어요.

트랜스젠더인 테라피스트를 찾으리라 결심했고, 그녀를 찾았죠. 그는 평생동안의 내면화 해온 동성애혐오와 트랜스혐오, 수치심에서 온 자기파괴적 행동들로부터 절 자유롭게 해주었습니다. 두번째로 겪는 사춘기속 감정의 소용돌이, 성별위화감, 또한 어느 항우울제가 저에게 맞는지 절 이끌어주었고 제가 만났던 그 어느 시스 테라피스트들도 이 상담사에게 비교할 수가 없지요. 왜냐하면 트랜스젠더가 되는 것은 그 사람들의 삶에서 너무 동떨어진 경험이기에 진정으로 이해하거나 공감하기 어렵거든요.

이제이(they/them), 21, Berkeley

십대에 상담사와 겪었던 경험들은 전체적으로 나빴어요. 제 생각엔 제 나이 때문에 제가 표현한 것이 상담사에게 인정받지 못한거같아요. 15살에 절 양극성 장애로 마구잡이로 오진한 상담사가 있었고, 제가 어느 젠더에도 속하지 못하는거 같다고 말하자 저와 제 가족에게 더 많은 약이 필요하다고 말했어요. 다행히도, 부모님도 별로 옳은 방식이 아니라고 생각했고 다른 정신과에 찾아가보기도 했죠.

전 변증법적 행동치료 그룹을 찾는 도중에 제 상담사를 찾았어요, 제가 처음 전화 통화 할 때에 상담사분이 절 어떤 대명사로 불러야 하는지 물어봐주시더라고요, 이것 하나만으로 상담사에게 마음의 문을 여는데 도움이 되었어요. 이 상담소에서 가장 효과적이고 퀴어 친화적인 테라피를 경험했지만, 매주 18만원에서 30만원이 드니 자원이 있어야 심리치료를 꾸준히 할 수가 있었죠. 지금은 테라피를 쉬고 있지만, 제가 테라피를 받은 6주동안은 완전히 다른 세상이였어요.

미셸(she/her), 43, Calgary

평균적으로, 캐나다에 있는 트랜스 친화적 상담사들의 능력은 훌륭하지만, 그 수가 매우 적어요. 제가 겪는 문제는 트랜지션은 다른 사람들의 개입이 필요하지 않은 개인적인 결정이라는 거에요. 제가 호르몬 요법을 시작하고 싶다고 매우 큰 결정을 내렸음에도 불구하고, 상담사가 제가 트랜스인지 믿느냐 안믿느냐에 따라 제가 트랜지션 할 수 있는지 없는지 운명이 결정되죠. (캐나다는 2년간 기다리면 무엇이든 무료로 받을 수 있는 의료와 돈만 내면 바로 서비스를 받을 수 있는 두가지의 의료 시스템이 있습니다.) 상담사들은 24만원에서 30만원까지 하는데 제가 몇백만원을 내면서까지 상담사가 제가 트랜스가 아니라고 느낀다는 것만으로 트랜지션이 안된다는 말을 들어야하나요? 당연히 제가 느끼는게 우선이 되야지요! 전 개인이 더 이상 결정을 내릴 수 없고 심리학자에게 자신이 어떻게 살아야 하는지에 대한 결정을 대신하게 하는 사회에 문제를 삼습니다.

루(they/them), 23, Brooklyn

제 나이든 백인 여성 상담사와의 2번째 세션에서 그가 트랜지션에 대해 말하게 하려고 절 재촉하는 것을 눈치챘어요. 제가 그 날 급하게 말해야 할 것이 있는데도 말이지요. 그리고는 젊은 세대들이 자신을 교육하는 것을 말하면서 “전 언제나 배우고 있어요.” 라고 말을 하는데, 트랜스젠더들은 오래 전부터 존재했고, 인터넷에서도 또는 밖에 나가 배울 수도 있는데 말이 안되는 것이 아닌가요? 언제는 호르몬 치료 요법에 대해 이야기 하게 하려 하는데, 너무나 이상하고 무서운 느낌이 들었어요. 마치 제가 내담자가 아니라 연구 대상인 듯이 절 대하니까 말이죠. 내가 이 세션이 끝나면 당신에게 돈을 줘야해? 라고 생각했다니까요.

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공식 한국어 분석 플러그인 “노리”

얼마 전에 “어떤 한국어 분석기를 사용할까”라는 블로그 포스트를 발표한 적이 있습니다. 이 기사는 Elasticsearch 클러스터에 설치해서 한국어 지원을 강화할 수 있는 세 가지 서드파티 플러그인을 소개했습니다. 오늘 우리는 Elasticsearch 6.4.0에서 이 인기 있는 언어를 처리하는 동종 최고의 공식 플러그인 analysis-nori를 발표하게 되어 무척 기쁩니다. 이 블로그 포스트를 통해, 한국어 텍스트 분석을 처리하는 플러그인이 사용하는 새로운 루씬 모듈 “노리”의 배경에 대해 이야기하려고 합니다.

한국어 텍스트 나누기

한국어에서는 빈칸을 사용해서 어절(일련의 형태소의 모임. “문장 성분의 최소 단위로서 띄어쓰기의 단위가 된다(출처: 표준국어대사전)”)을 구분합니다. 예를 들어 "선생님께서"는 3개의 요소로 이루어진 어절입니다. "선생"은 명사, "님"은 높임을 나타내는 의존명사, "께서"는 주격조사로, "이/가"의 높임말입니다. 이들 개별 형태소를 자동으로 알아내는 것은 해당 언어의 어휘와 형태론에 대한 지식이 필요한 복잡한 작업입니다.

MeCab

언어에 존재하는 수많은 규칙과 예외사항으로 인해 규칙 기반 시스템을 개발하기란 매우 어려우므로 성공적인 한국어 형태소 분석기는 대부분 확률적 모델링을 사용합니다. 1998년에 한국 정부가 시작한 21세기 세종 프로젝트를 통해 대규모 한국어 말뭉치가 만들어졌습니다. 수년에 걸쳐 말뭉치가 발표된 덕에 한국어 형태소의 확률적 모델링이 보다 쉬워졌습니다. 오늘날 거의 대부분의 한국어 형태소 분석기는 21세기 세종 프로젝트에서 그 근원을 찾을 수 있습니다. mecab-ko-dic도 그 중 하나로, 21세기 세종 프로젝트에서 만들어진 말뭉치의 일부를 사용해서 한국어 형태론의 확률적 모델을 학습시킬 때, 유명한 오픈 소스 형태소 분석 엔진인 MeCab(“메카부”라고 읽습니다)를 사용합니다. MeCab는 원래 일본어를 나누기 위해 작성되었습니다. conditional random fields를 사용해서 주석 달린 말뭉치로부터 bigram 모델을 학습하는데, 이 모델에서 형태소 하나에서 다른 형태소로 이동하는 비용은 오직 이전 상태에 따라서 결정될 뿐, 언어에 따라 달라지지 않습니다. 따라서 일본어와 한국어를 분석하는 데 같은 엔진을 사용할 수 있습니다. 유일한 차이점은 사용하는 사전뿐입니다. 루씬에는 버전 3.6부터 일본어 형태소 분석기가 포함되어 있었습니다. 역시 MeCab로 만든 IPADIC 사전을 사용해서 일본어 형태소를 나누고 품사를 표시합니다. 두 사전 모두 같은 도구로 만들었기 때문에, 루씬의 일본어 분석기를 재사용해서 이 한국어 사전을 처리하는 것은 구미가 당기는 일이었습니다. 이 방법의 장점은 여러 해에 걸쳐 메모리 사용량과 속도 면에서 최적화된 견고한 분석기를 활용할 수 있다는 점입니다. 이렇게 해서 “노리”가 탄생했습니다. 일본어 분석기 코드를 가져와 독립된 한국어 분석기로 진화한 것입니다. (역자 주: 어원은 “놀이”입니다만 발음을 부드럽게 하기 위해 “노리”로 적었습니다.)

사전 압축

mecab-ko-dic 사전은 한국어를 형태학적으로 분석하는 모델을 정의합니다. MeCab에서 형태소 분석을 수행하는 데 필요한 정보를 담고 있는 서로 다른 파일들로 이루어져 있습니다. 최신판의 압축 해제 후 파일 크기는 219MB입니다. 이러한 텍스트 형태의 사전 데이터를 빠르게 검색하기 위해서, 짧은 시간에 메모리에 적재할 수 있도록 압축한 형태로 만드는 것이 새로운 한국어 모듈의 주요 도전이었습니다. 이를 위해 노리는 사전 원본을 바이너리 형태로 변환합니다. 변환은 오프라인에서 독립된 절차로 실시되며, 결과로 만들어지는 바이너리 사전은 모듈 안에 리소스로 추가됩니다. 이 변환은 모듈의 크기를 줄이기 위해 필요합니다. 루씬 모듈에 200MB 짜리 사전을 담은 채로 배포하고 싶지는 않기 때문입니다. 또한, 검색에 최적화된 포맷을 제공하기도 합니다. 형태소 분석을 하려면 입력 글자마다 사전을 찾아봐야 하므로, 효율적인 자료 구조가 필요합니다. 이제 원래의 사전을 이용해서, 같은 데이터를 담고 있지만, 보다 작고, 검색에 최적화된, 바이너리 버전을 만드는 과정을 알아보겠습니다.

* .csv file

어휘는 파일에 아래와 같이 쉼표로 구분된 값으로 저장됩니다.

처음 네 컬럼은 MeCab 형식의 공통 필드입니다. 첫 번째 컬럼은 단어(도서관)의 표층형(surface form)입니다. 그 다음은 이 단어의 좌문맥 ID(left context ID)와 우문맥 ID(right context ID), 마지막으로 단어의 비용(cost)입니다. MeCab는 bigram 언어 모델을 이용하므로 좌우문맥 ID를 사용해서 한 상태에서 다른 상태로 전이(transition)하는 비용을 계산합니다. 각 전이(좌에서 우)의 비용은 matrix.def 파일에 있습니다.
5번째 컬럼은 세종 말뭉치 분류에 따른 단어의 품사입니다. 전체 목록과 의미는 여기에 있는데, NNG는 일반 명사를 뜻합니다. 나머지 컬럼은 한국어와 mecab-ko-dic 형식 고유 특성(feature)입니다. 이 예에서, ‘도서관’은 “합성어”(compound. 다른 명사들로 이루어진 명사)로 간주되며, 마지막 컬럼은 분해된 모습(도서관(library) => 도서(book) + 관(house))을 보여줍니다. 노리가 입력을 분석할 때 가능한 모든 격자(lattice)를 만들기 위해 글자마다 이 사전을 찾아봐야 합니다.
사전을 효과적으로 찾아볼 수 있도록, 전체 어휘를 FST (finite state transducer)로 부호화하고, 이때 전이 레이블(transition label)은 사전 단어에 해당하는 한글 문자이고 출력은 특성 배열을 이용해서 단어의 표층형을 연관된 항목의 목록과 연결하는 ID입니다.

한글은 11,172자를 만들 수 있으므로 FST의 루트는 매우 빽빽하고 루트에서 멀어질 수록 매우 빠르게 성겨집니다. FST는 mecab-ko-dic에 포함된 811,757개의 단어를 171,397개의 노드(node)와 826,926개의 호(arc)를 이용해서 5.4MB 미만의 크기로 부호화합니다.

노리의 특성 배열은 고유한 바이너리 형식을 사용합니다. 원본 csv 파일의 각 항목을 평균 9바이트, 전체 7MB로 부호화합니다. 이런 압축은 한국어의 독특한 특성을 고려했기 때문에 가능했습니다. 예를 들어, 한국어에서 명사는 변하지 않습니다. 특정 합성어를 이루는 명사들을 저장하는 대신에 각 부분의 글자수를 부호화합니다. 위 예의 ‘도서관’은 분해해서, ‘도서’를 2로, ‘관’을 1로 부호화합니다. 합성어는 언제나 명사로 이루어지기 때문에, 각 부분의 품사도 생략할 수 있고 결국 16바이트를 2바이트로 줄일 수 있습니다.

Matrix.def

이 파일은 우문맥 ID와 좌문맥 ID 사이의 연결 비용(connection cost)을 담고 있습니다. 이들 비용은 학습 단계에서 MeCab로 계산되고 분석 때 가능한 분할의 비용을 계산하는 데 사용됩니다.
계산 결과는 커다란 행렬에 저장됩니다. 좌문맥 ID 2690개, 우문맥 ID가 3815개이므로, 전체 행렬에는 10,262,350개의 셀이 있습니다. 원본 파일은 행렬을 삼중항(우문맥 ID, 좌문맥 ID, 비용)으로 부호화하여 도합 139MB에 이릅니다. 이 정보를 바이너리 사전에 추가하기 위해, 가변 길이 부호화 기법으로 압축하고 그 결과를 파일에 직렬화(serialize)합니다. 압축 결과, 크기는 12MB 미만이 됩니다. 하지만 행렬을 빠르게 검색해야 하므로 모듈이 시작할 때 행렬을 완전히 압축해제해서 전이 당 2바이트, 전체 20MB로 메모리에 로드합니다(비용은 16비트로 부호화됩니다).
이는 자바힙에 로드하기에는 상당히 큰 리소스이므로, 힙 최고의 바이너리 경험 찾기 바깥의 direct byte buffer에 로드합니다.

바이너리 사전의 최종 크기는 디스크에서 24MB입니다. 이 정도면 바이너리 형식이 검색에 최적화되어 있음을 고려할 때 만족스럽게 압축되었다고 생각합니다. 사전 크기를 줄이는 것은 중요합니다. RAM의 크기가 제한되어 있는 상황에서도 루씬의 한국어 모듈을 사용할 수 있기 때문입니다.

형태소 분석

mecab-ko-dic 사전에 나오는 어떤 단어든지 효율적으로 검색할 수 있는 구조의 바이너리 사전을 갖추었으니, 한국어로 작성된 어떤 입력이든 가장 그럴듯하게 분할(viterbi path)하도록, 텍스트를 Viterbi 알고리즘으로 분석할 수 있습니다. 아래 그림은 21세기 세종계획이라는 문장을 가지고 만든 viterbi lattice입니다.

viterbi_path.png


viterbi path 중 초록색이 노리가 출력하는 분할 결과입니다.

가장 좋은 분할을 찾는 알고리즘은 보통 세 단계 과정을 거칩니다. 먼저 입력에서 다음 문장 경계를 찾습니다. 그 다음 이 문장의 모든 가능한 경로의 격자를 만들고 마지막으로 각 전이의 비용을 적용함으로써 최적의 경로(분할)를 계산합니다. 입력된 모든 문장이 처리될 때까지 이 단계들을 적용합니다. 단계들을 순차적으로 적용하면 느려질 수 있으므로, 노리는 다른 접근 방법, 즉 처리량에 최적화된 단일 단계를 사용합니다. 노리는 입력을 글자 단위로 처리하며 viterbi lattice를 바로바로 만듭니다. 비용도 각 글자 경계에서 가장 비용이 낮은 경로를 유지하기 위해 바로바로 계산됩니다. 예를 들어, 위 그림에서 경로 21 + 세 + 세는 21 + 세기의 비용이 더 낮음을 발견하자마자 제거됩니다. 각 경계의 끝(특정 상태에서 가능한 전이가 하나뿐일 때)이나 1024 글자를 현재 격자의 최적 분할을 출력한 다음 처리를 마치고 다음 문자 윈도우(character window)에서 재개합니다.

지금까지 노리가 어떻게 구현되었는지 살펴봤습니다. 이제 실제 사례에서 어떻게 동작하는지 알아보겠습니다. Rally를 이용해서 노리와 두 가지 유명한 커뮤니티 플러그인인 seunjeon(역자주: “슨전”이라고 읽습니다)과 arirang과 비교하는 작은 벤치마크를 만들었습니다. 벤치마크는 한국어 Wikipedia에서 추출된 413,985개의 문서를 8개의 클라이언트를 이용해서 단일 샤드에 인덱싱합니다. Seunjeon 플러그인도 mecab-ko-dic 사전을 이용하고 몇 가지 옵션을 이용해서 출력을 조절할 수 있습니다. 여기서는 최신 버전(6.1.1.1, 2018년 5월 29일 기준)과 플러그인이 제공하는 디폴트 분석기를 사용했고 압축 옵션을 사용해서(-Dseunjeon.compress=true), 그리고 사용하지 않고서(-Dseunjeon.compress=false) 테스트했습니다. Elasticsearch 구성은 두 가지로, 하나는 힙크기를 512m, 또 하나는 4G로 설정했습니다. 아리랑은 고유한 사전을 이용하고 옵션을 제공하지 않으므로 플러그인이 제공하는 디폴트 분석기를 사용했습니다. 아래 그림은 두 구성에서의 벌크 인덱싱 처리량의 중간값을 보여줍니다.

indexing-throughput.png

노리와 아리랑은 초당 3000개 이상의 문서를 인덱싱하는 비슷한 성능을 보였습니다. 하지만 아리랑 플러그인은 오프셋 설정 오류가 있어 말뭉치의 10%를 인덱싱하지 못했습니다. Seunjeon 플러그인은 압축하지 않았을 때 최고 초당 400개의 문서를 인덱싱했지만 512m 노드에서 실행했을 때 몇 차례 OutOfMemoryError를 내며 크래시(crash)했습니다. 이로 인해 위 그림에는 해당 구성의 결과가 빠져 있습니다. 압축을 하면 512m 구성에서도 실행되는데 초당 130개 문서를 인덱싱하여 아리랑과 노리보다 거의 30배 느렸습니다.

Conclusion

지금까지 루씬 7.4.0에 추가된 빠르고 가벼운 한국어 분석기, 노리를 소개했습니다. 우리는 루씬과 Elasticsearch에서 언어 지원을 향상시키기 위해 최선을 다하고 있으며, 노리는 그 좋은 예입니다. 자연어 처리는 종점이 아니라 여정이므로, 계속 지켜봐 주시기 바랍니다. 앞으로 더 많은 개선이 이루어질 것입니다. 그 동안 노리에 대한 Elasticsearch 문서를 통해 새로운 플러그인에 대해 더 많이 배우고 최신 버전의 Elasticsearch를 다운로드하여 직접 시험해 보시기 바랍니다!

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