딥(Deep)하게 오타 교정하기

#NLP #검색

사용자에게 양질의 검색 결과를 제공하기 위해서는 검색어 교정이 필요합니다.
이번 발표에서는 딥러닝 모델을 이용한 검색어 오타 교정 방법과 저희가 고민했던 부분들을 소개합니다.

발표자 : daniel.e
카카오 엔터프라이즈 AI Assistant팀 다니엘입니다. 텍스트와 발화의 오타 교정 업무를 담당하고 있습니다. 데이터 관찰을 좋아하는 개발자입니다.

Transcript

1. 이다니엘 daniel.e
   
   
   카카오 엔터프라이즈
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   딥(Deep)하게 오타 교정하기
   if(kakao)2022
   

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2. 오타 교정을 아시나요?
   
   
   기존 서비스의 문제
   
   
   딥 스펠러 소개
   
   
   개선 결과
   
   
   향후 계획
   2
   

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3. 오타 교정을 아시나요?
   3
   

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4. 오타란?
   - 의도와 다른 입력
   
   
   - ’아이우 콘서트 애매’
   
   
   - ‘아이유 콘서트 예매’를 잘못 입력하는 경우
   
   
   - (반대로) 올바르게 입력된 경우: 정타
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5. 검색에서 오타는?
   - 일반적인 맞춤법 오류와는 다름
   
   
   - ‘검색’을 이용하는 사용자 목적이 중요
   
   
   - 맞춤법에 맞지 않는 검색어라도 오타가 아닐 수 있음
   
   
   - 예) 블럭: 비표준어
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6. - 검색어에 대해 오타인지 판별하고, 오타인 경우 적절한 정타로 교정하는 것
   
   
   - 잘못 입력한 검색어라도 적절한 검색 결과 제공을 위해 검색어 오타 교정은 꼭 필요한 서비스
   검색어 오타 교정(스펠러, Speller)이란?
   6
   

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7. 오타 유형 정리
   오타를 몇가지 유형으로 정리
   오류 유형 설명 예(정타 / 오타)
   단순 입력 오류 규칙성이 없는 단순한 입력 오류 카톡 / 까톡, 카턱
   문자 변환 오류 한글이 영어로(또는 영어가 한글로) 변환된 오류 카카오 / zkzkdh
   맞춤법 오류 맞춤법 표기법에 어긋난 오류 육개장 / 육계장
   외래어 표기 오류 외래어 표기법과 관련된 오류 문화센터 / 문화센타
   잘못된 배경 지식으로 인한 오류 잘못된 정보로 발생한 오류 광교 갤러리아백화점 / 판교 갤러리아백화점
   7
   

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8. 무엇을
   왜
   딥러닝 모델 딥(Deep) 스펠러
   어떻게
   개선결과
   이번 발표에서는
   8
   

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9. α
   스펠러는 다음 검색, 카카오톡, 멜론, 다음 지도 등 다양한 곳에 적용되어 있습니다.
   9
   

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10. 기존 서비스의 문제
    10
    

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11. 기존 스펠러 구조
    - 노이즈 채널을 이용한 통계 기반 오타 교정 모델
    
    
    - 노이즈 채널 모델(Noisy channel Model)
    
    
    - 오류 모델, 언어 모델의 곱 결과에서
    

    가장 큰 확률값을 가지는 결과를 정타 후보로 예측
    
    
    - 오류 모델(Error Model):
    
    
    - 언어 모델(Language Model):
    P(x|w)
    P(w)
    ̂
    w = argmax
    w∈V
    P(x|w)P(w)
    : 예측된 정타 후보
    
    
    : 오타
    
    
    : 정타
    
    
    : 정타 후보 사전
    ̂
    w
    x
    w
    V
    11
    

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12. 기존 스펠러 단점
    - 교정 커버리지(coverage)가 낮음
    
    
    - 교정 대상 중 교정한 비율
    
    
    - 높은 교정 정확률을 위해 제한된 편집 거리 사용
    
    
    - 교정 정확률(precision)
    
    
    - 교정 결과가 정답인 비율
    
    
    - 오교정이 치명적인 스펠러 특성상 매우 중요
    
    
    - 참고, 편집거리(Edit Distance)
    
    
    - 한 문자열에서 다른 문자열로 변환시 연산 횟수
    
    
    - 예) 의 편집 거리는 1
    12
    42.8%
    57.2%
    미교정
    교정
    교정 대상
    

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13. - 기존 서비스의 단점들을 딥러닝 모델을 이용해 해결해보고자 했습니다.
    
    
    - 오타 교정: 오타로부터 정타를 생성하는 문제로 정의
    
    
    - 디노이징 Seq2seq 모델(Denoising Seqence
    -
    to
    -
    Sequence Model)을 사용
    
    
    - 기존 모델의 한계를 여러 도메인에서 좋은 성능을 내는 딥러닝 모델을 통해 극복해보고자 함
    그래서…
    13
    

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14. - 복잡한 서비스 구조를 단순한 구조로 변경
    
    
    - 데이터 추가시 지속적인 성능 개선 가능
    
    
    - 학습 데이터에 따라 도메인에 특화된 모델 제공 가능
    
    
    - ex) 음악, 쇼핑, 로컬 등
    
    
    - (디노이징 모델을 위한) 노이즈 생성 함수 개발
    
    
    - 확장이 용이하고, 여러 도메인에 적용 가능한 오타 생성 방법 개발 가능
    
    
    - 학습 데이터: <오타, 정타> 쌍 데이터
    기대효과
    14
    

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15. 딥(Deep) 스펠러 소개
    15
    

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16. Seq2seq 모델
    입력
    출력
    예) 카카옼 선믈하기
    예) 카카오 선물하기
    인코더 디코더
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17. 구분 설명
    기존 검색어 로그 데이터 활용 - 세션 로그(쿼리1
    ->
    쿼리2)
    기존 서비스에서 사용중인 데이터 - 관리 도구 데이터
    오타 생성 모델(방법)을 이용
    - 정타 데이터를 입력하여
    

    임의의 <오타, 정타> 쌍을 생성
    
    
    - 데이터 양이 적을 때 효과적
    - Seq2seq 모델 학습에는 쌍을 가지는 데이터가 필요
    
    
    - <오타, 정타> 데이터
    
    
    - 기존 검색어 로그 데이터 활용
    
    
    - 기존 서비스에서 사용중인 데이터
    
    
    - 오타 생성 모델(방법)을 이용
    Seq2seq 모델의 학습 데이터
    

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18. - 디노이징 모델(Denoising Model)을 사용
    
    
    - 입력을 노이즈 함수를 통해 변형하고 변형된 결과를 다시 입력으로 복원하는 것을 학습하는 모델
    
    
    - 부족한 <오타, 정타> 쌍 데이터를 노이즈 함수를 통해 보충
    
    
    - 검색 로그, 정타 데이터 등 보유한 리소스를 최대한 활용할 수 있고, 다양한 실험이 가능
    
    
    - 참고로 MS, Hubspot 등 다양한 곳에서도 디노이징 모델을 오타 교정에 활용
    학습 데이터를 잘 보충하기
    18
    노이즈 함수 디노이징
    노이즈 적용 입력
    입력
    

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19. 딥(Deep) 스펠러
    입력 노이즈 함수
    모델
    인코더 디코더 분류기
    예) 카카오 선물하기
    노이즈 적용
    예) 카카옼 선믈하기
    출력
    예) 카카오 선물하기
    : 학습
    : 추론
    입력
    19
    

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20. 노이즈 함수
    - 노이즈가 적용된 학습 데이터(<오타, 정타> 쌍)를 생성하는 부분
    
    
    - 정타를 입력하여 오타를 생성
    
    
    - 정타: 관리 도구 데이터와 검색 로그를 활용
    입력 노이즈 함수
    예) 카카오 선물하기
    노이즈 적용
    예) 카카옼 선믈하기
    
    
    키카오 선물하기
    
    
    카키오 선물하기
    
    
    카카오 선물학
    
    
    카카오 선물학기
    20
    

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21. 다양한 노이즈 함수
    노이즈 함수 설명 예
    keystroke 변환 입력을 keystroke로 변환 dlvm zkzkdh
    오류 모델 기반 오타 생성 기존 서비스의 오류 모델을 활용 이프키카오, 이푸카카오, 니프카카오
    패턴 기반 오타 생성 관리 도구 데이터, 세션 로그를 이용하여 <정타, 오타> 패턴으로 오타 생성 이프 카캉, 이프 카코오, 이프 ㅋk카오
    번역 모델 기반 오타 생성 관리 도구 데이터, 세션 로그를 이용하여 <정타, 오타> 오타 생성 모델 학습 이푸 카카오, 아프 카카오, 이프 카카어
    노이즈 함수 입력으로 ‘이프 카카오’가 입력된 경우
    21
    

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22. - 오타를 정타로 교정하도록 학습
    
    
    - 학습 데이터: <오타, 정타> 쌍 데이터를 사용
    
    
    - Seq2seq 모델
    
    
    - 인코더, 디코더 레이어: 각 3개씩 사용
    
    
    - 빠른 처리 시간을 위해 모델 사이즈를 최소화
    
    
    - 토큰 단위: 문자
    모델
    모델
    예) 카카오 선물하기
    입력
    예) 카카옼 선믈하기
    출력
    인코더 디코더
    22
    

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23. 학습 데이터
    - 관리 도구 데이터, 검색 로그를 정제 후 사용
    
    
    - 정제 기준
    
    
    - 숫자, 기호, 자모, url만 있는 경우
    
    
    - 오타 패턴이 포함되어 있는 경우
    23
    관리 도구 데이터
    예) 카카오 선물하기
    
    
    123-456-789
    
    
    zkzkdh
    
    
    ^^
    검색 로그
    노이즈 함수
    정제 로직
    예) 카카오 선물하기
    
    
    123-456-789
    
    
    zkzkdh
    
    
    ^^
    

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24. 분류기
    - 교정 결과의 신뢰도를 높이는 과정
    
    
    - <입력, 출력> 쌍에 대해 출력의 언어 모델 확률이 더 높을 때 교정 결과를 사용
    
    
    - 여러가지 실험을 통해 언어 모델을 이용한 분류기를 사용
    24
    

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25. 개선 결과
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26. - 입력 데이터 종류에 따라 나눠 평가
    
    
    - 오타 정확률
    
    
    - True: 오타를 바르게 교정한 경우
    
    
    - False: 오타를 교정하지 않거나,
    

    잘못 교정한 경우
    
    
    - 정타 정확률
    
    
    - True: 정타를 교정하지 않은 경우
    
    
    - False: 정타를 잘못 교정한 경우
    평가 방법
    정확률 =
    count(True)
    count(True + False)
    26
    

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27. 평가 데이터
    - 검색 로그를 활용하여 구축
    
    
    - 모수를 잘 반영할 수 있도록 층화 샘플링
    
    
    - 구축 방법
    
    
    1. 입력이 정타인지 오타인지 분류하고
    
    
    2. 오타인 경우 오타 유형을 구분, 정타 기록
    
    
    - 예) ‘카카옼’
    
    
    - 오타, 단순 입력 오류, 정타는 ‘카카오’
    
    
    - 2명의 리뷰어가 교차 검증을 통해 데이터를 구축
    
    
    - 데이터 규모: 약 10만개
    
    
    - 오타: 전체 데이터의 약 5%
    27
    검색 로그 샘플
    정타, 오타 분류
    정타
    오타
    평가 데이터
    오타 유형 구분
    

    정타 기록
    

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28. 기존 서비스 딥(Deep) 스펠러
    성능 비교
    기존 서비스 딥(Deep) 스펠러
    오타 정확률 정타 정확률
    +13%
    -1%
    28
    

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29. 기존 서비스 딥 스펠러(분류기가 없을 때) 딥 스펠러
    분류기 유무에 따른 성능 비교
    기존 서비스 딥 스펠러(분류기가 없을 때) 딥 스펠러
    오타 정확률 정타 정확률
    +16%
    -8%
    29
    +13% -1%
    

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30. 오류 유형 설명 케이스(오타 / 정타)
    단순 입력 오류 규칙성이 없는 단순한 입력 오류 동탄숲소헝당 / 동탄 숲속성당
    문자 변환 오류 한글이 영어로(또는 영어가 한글로) 변환된 오류 rnrzktmxps 샤ㅡㄷ ㅁㄽㄷㄱ 샤ㅡㄷ / 국카스텐 time after time
    맞춤법 오류 맞춤법 표기법에 어긋난 오류 공인중계사 시험일정 / 공인중개사 시험일정
    외래어 표기 오류 외래어 표기법과 관련된 오류 핸드 그라인다 속도조절기 / 핸드 그라인더 속도조절기
    오류 유형 케이스
    30
    

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31. 오류 유형별 비율
    31
    2.6%
    3.2%
    7.8%
    86.4%
    외래어 표기 오류
    문자 변환 오류
    맞춤법 오류
    단순 입력 오류
    

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32. 오류 유형별 성능 비교
    32
    단순 입력 오류 맞춤법 오류 외래어 표기 오류 문자 변환 오류
    기존 서비스 딥 스펠러
    +11%
    +3%
    +13%
    +25%
    

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33. 향후 계획
    33
    

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34. - 모델 개선
    
    
    - 노이즈 함수 추가 개발
    
    
    - 웹문서 키워드를 추출을 통한 학습 데이터 보강
    
    
    - 시스템 개선
    
    
    - 모델 최적화
    
    
    - 유저의 피드백(클릭 유무) 활용
    앞으로 해야 할 일
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