Low-Resource Language Embedding

영어와 유사성이 적은 언어(e.g, 스리랑카어)를 동시에 임베딩할 때 비슷한 의미의 단어가 동일한 임베딩 공간에 매핑되지 않는 이유는 주로 언어 간의 구조, 문법, 어휘의 차이 때문이다

1. 언어적 차이: 영어와 스리랑카어는 언어적으로 서로 다른 특성을 가지고 있습니다. 문법, 어휘, 구조 등이 각 언어에서 고유하게 발전했기 때문에 의미적으로 유사한 단어라도 그 특성이 다를 수 있다.

2. 문화적 차이: 언어는 해당 언어를 사용하는 문화와 밀접한 관련이 있습니다. 스리랑카어는 스리랑카의 고유한 문화와 역사에 근거하여 발전했습니다. 이로 인해 스리랑카어와 영어는 문화적 차이가 있을 수 있다.

3. 다의어와 동의어: 단어의 다의어나 동의어도 문제가 될 수 있습니다. 한 언어에서는 하나의 단어가 여러 의미를 가지거나, 다른 언어에서는 비슷한 의미를 가진 여러 단어가 있을 수 있다.

4. 학습 데이터의 한계: 모델을 훈련시키는 데 사용되는 언어 간의 병렬 말뭉치나 훈련 데이터가 제한적일 경우, 유사한 의미를 가진 단어들이 임베딩 공간에서 잘 매핑되지 않을 수 있습니다.

5. 언어 특성의 모델링: 특정 언어의 특성을 임베딩 모델이 적절하게 학습하지 못하거나, 다국어 모델이 각 언어의 특성을 충분히 고려하지 못할 경우 발생할 수 있다.

해결 방법으로는 양 언어 간의 병렬 데이터를 더 풍부하게 사용하거나, 다국어 임베딩 모델을 사용하여 언어 간의 유사성을 높이는 방법이 있습니다. 그러나 언어 간의 다양한 특성을 잘 모델링하기 위해서는 더 많은 데이터와 문화적 이해가 필요함.