NLP(Natural Language Processing) 모델이 우리 생활에 깊이 스며들면서, 그 성능을 객관적으로 평가하는 방법에 대한 중요성도 커지고 있습니다. 텍스트 생성, 번역, 요약과 같은 작업을 수행하는 모델이 얼마나 정확하게 결과물을 내놓는지를 평가하기 위해 주로 사용되는 지표가 바로 BLEU와 ROUGE입니다. BLEU와 ROUGE가 어떤 지표인지, 그리고 각 지표가 가진 특성과 최신 트렌드까지 함께 살펴보겠습니다.
BLEU(Bilingual Evaluation Understudy)는 모델이 생성한 텍스트가 기준 텍스트와 얼마나 일치하는지 확인하는 평가 지표입니다. 주로 기계 번역에서 쓰이며, 정확히 일치하는 구간을 찾기 위해 n-gram을 기반으로 합니다. 쉽게 말해, 모델이 생성한 텍스트에서 기준 텍스트와 일치하는 단어나 구문을 확인해 점수를 매기는 방식입니다.
- n-gram Precision: BLEU는 단순히 단어 하나가 일치하는지를 보는 것이 아니라, 2개 이상의 단어가 연결된 구문(n-gram)이 얼마나 잘 맞는지를 봅니다. 예를 들어, 1-gram은 단어 하나의 일치, 2-gram은 두 단어의 일치를 의미하죠.
- Brevity Penalty: 너무 짧게 생성된 텍스트가 고의로 일치율을 높일 수 있는 문제를 해결하기 위해, BLEU는 ‘짧은 문장 패널티’를 부여해 점수를 조정합니다.
주로 BLEU는 0에서 1 사이의 값을 가지며, 점수가 높을수록 기준 텍스트와의 유사성이 크다는 것을 뜻합니다. 특히, 여러 개의 기준 텍스트를 사용할 때 BLEU는 더욱 신뢰도가 높아집니다.
ROUGE(Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation)는 특히 텍스트 요약의 정확도를 측정하기 위한 지표로 개발되었습니다. 모델이 기준 텍스트의 주요 내용과 얼마나 유사한지, 그리고 중요한 정보를 얼마나 잘 포착했는지를 평가하는 데 유용하지요.
몇 가지 살펴볼까요?
- ROUGE-N: n-gram 일치율을 측정하며, 주로 ROUGE-1(단어 일치율), ROUGE-2(2-gram 일치율)이 많이 사용됩니다.
- ROUGE-L: 기준 텍스트와 생성된 텍스트 간의 최장 공통 부분(Longest Common Subsequence)을 사용해 일관성과 문장 구조를 평가합니다.
- ROUGE-W: ROUGE-L과 유사하지만, 더 긴 일치 구문에 가중치를 부여하여 유사성을 강조합니다.
ROUGE는 요약 성능을 평가하는 데 매우 효과적이며, 텍스트의 중요한 정보를 얼마나 잘 담고 있는지를 확인할 수 있어 요약과 같은 작업에 적합합니다.
Image generated by Dall-E
두 지표는 목적에 따라 서로 다른 평가 방식을 취합니다:
- BLEU는 정확도(precision)에 중점을 두며, 생성된 텍스트가 기준 텍스트의 구문 구조와 얼마나 일치하는지를 평가합니다. 그렇기에 번역 작업에서 더 자주 사용됩니다.
- ROUGE는 재현율(recall)을 중시하며, 기준 텍스트와 생성된 텍스트의 유사성에 집중합니다. 이는 요약 작업에서 유리합니다.
BLEU와 ROUGE는 여전히 강력한 도구이지만, NLP 모델이 더 복잡하고 정교해짐에 따라 최신 지표들이 필요해졌습니다. 이 중 대표적인 예시가 METEOR와 BERTScore입니다.
-
METEOR: METEOR는 BLEU보다 좀 더 섬세한 평가를 목표로 개발된 지표로, 어근 일치, 동의어, 형태소 분석을 반영해 단순한 일치뿐 아니라 유사한 의미까지도 평가할 수 있습니다. 이를 통해 BLEU와 달리 단어의 변형이 포함된 경우도 비교적 높은 점수를 받을 수 있어, 더 유연한 평가가 가능해집니다.
-
BERTScore: BERTScore는 최근 NLP 연구에서 주목받는 방법 중 하나로, BERT와 같은 사전 학습된 언어 모델을 활용하여 텍스트 간의 의미적 유사성을 평가합니다. BLEU나 ROUGE처럼 단순한 단어 매칭이 아닌, 문맥적 유사성을 고려해 보다 인간의 평가에 가까운 결과를 제공하는데요. 특히 문장의 뉘앙스나 의미를 평가하는 데 있어 BERTScore는 BLEU나 ROUGE보다 높은 신뢰성을 보여줍니다.
이들 지표는 BLEU와 ROUGE의 한계를 보완하며, 특히 최신 언어 모델을 평가할 때 유용합니다. BERTScore는 의미를 중시하는 최신 NLP 과제에 더욱 적합하고, METEOR는 단순한 일치 이상의 유연한 평가를 가능하게 하므로 요즘 NLP 연구자들이 선호하는 경향이 있습니다.
NLP 평가에서 BLEU와 ROUGE는 여전히 강력한 도구이지만, NLP 모델이 점점 더 복잡해짐에 따라 한계를 보완할 수 있는 평가 방식이 필요합니다. BLEU와 ROUGE 외에도 METEOR와 BERTScore 같은 지표들이 이러한 한계를 보완해 주며, 다양한 텍스트 생성 작업에 맞는 지표를 선택하고 평가 결과를 해석하는 데 큰 도움이 됩니다.
이제 BLEU와 ROUGE뿐만 아니라 다양한 지표를 알고 활용하여 더 나은 NLP 모델 평가를 시도해 보세요!
