학습 데이터를 만드는데.. 또 머리 아픔

 

 

상관계수를 계산해보니 0.526 정도로 나왔습니다.

이는 양의 상관관계(positive correlation) 를 의미하지만, 완전히 강한 관계라고 보기는 어렵습니다.
즉, 텍스트 길이가 길어질수록 평균 코사인 유사도가 증가하는 경향이 있지만, 아주 강한 연관성은 아니다 라고 해석할 수 있습니다.

만약 더 정밀한 분석이 필요하다면, 회귀 분석이나 다른 통계 기법을 적용해볼 수도 있습니다. 추가로 확인하고 싶은 점이 있나요? 😊

📌 상관계수(Correlation Coefficient) 해석 기준

• 0.0 ~ 0.2 → 거의 관계 없음 (무시 가능)
• 0.2 ~ 0.4 → 약한 상관관계 (거의 무시 가능)
• 0.4 ~ 0.6 → 중간 정도의 상관관계 (어느 정도 영향 있음)
• 0.6 ~ 0.8 → 강한 상관관계 (연관성이 뚜렷함)
• 0.8 ~ 1.0 → 매우 강한 상관관계 (거의 직선 관계)

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🔍 그럼 0.526은 어떤 의미일까?

• **"중간 정도의 상관관계가 있다"**는 뜻이에요.
• 즉, 텍스트 길이가 증가하면 평균 코사인 유사도도 증가하는 경향이 있지만, 다른 요인들도 영향을 줄 가능성이 크다는 의미예요.
• 상관계수가 **0.8 이상이면 "거의 확실한 관계"**라고 말할 수 있지만, 0.5대라면 "어느 정도 경향은 있지만, 이것만으로 결론 내리기는 어렵다" 정도로 보면 됩니다.

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🎯 결론: 무시할 수 있을까?

• 완전히 무시할 수는 없어요! (0.2 이하가 아니라서)
• 하지만 코사인 유사도에 영향을 주는 여러 요인 중 하나일 뿐, 결정적인 요인은 아닐 가능성이 크다는 뜻입니다.
• 다른 요인들도 분석해보는 게 더 정확한 판단을 내리는 데 도움이 될 거예요.

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📌 만약 더 깊이 분석하고 싶다면?

• 회귀 분석(Regression Analysis): 텍스트 길이가 코사인 유사도를 얼마나 설명하는지 모델링 가능
• 다른 변수 추가 분석: 예를 들어, 문장 구조, 단어 다양성 등이 코사인 유사도에 더 큰 영향을 줄 수도 있음
• 산점도 회귀선 추가: 관계가 선형인지 비선형인지 확인 가능

추가 분석을 원하시면 어떤 방향으로 더 알고 싶은지 말씀해 주세요! 😊

 

📊 회귀 분석 및 산점도 결과 분석

1. 산점도 및 회귀선
   • 빨간색 회귀선이 추가된 그래프를 보면, 텍스트 길이가 길어질수록 코사인 유사도가 증가하는 경향이 있음.
   • 하지만 데이터가 완전히 회귀선에 밀집해 있지는 않음 → 즉, 텍스트 길이가 코사인 유사도에 영향을 주긴 하지만, 다른 요인도 작용할 가능성이 큼.
2. 회귀 분석 결과 요약
   • R² 값 (결정계수) = 0.277
     → 텍스트 길이가 코사인 유사도의 변동을 약 27.7% 설명한다는 의미.
     → 즉, 텍스트 길이가 영향을 주긴 하지만, 다른 요인도 크게 작용한다는 뜻.
   • p-value < 0.001
     → 텍스트 길이와 코사인 유사도 간의 관계가 통계적으로 유의미함.
   • 회귀 계수 (Text_length) ≈ 0.00001
     → 텍스트 길이가 1자 증가할 때, 코사인 유사도는 0.00001 증가하는 경향.

🔍 결론

• 텍스트 길이가 코사인 유사도에 영향을 주긴 하지만, 결정적인 요소는 아니다.
• 다른 변수(예: 단어 다양성, 주제 유사성 등)를 추가로 분석하면 더 명확한 결과를 얻을 수 있음.
• 추가 분석이 필요하다면, 다중 회귀 분석(여러 변수 포함)도 고려할 수 있음.

더 궁금한 점이나 추가 분석이 필요하면 알려주세요! 😊

 

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hiiamsid/sentence_similarity_spanish_e 모델을 사용했다면, 이는 문장의 의미적 유사성을 기반으로 임베딩하는 모델입니다.
즉, 단순한 텍스트 길이가 아니라 문장의 의미를 반영하여 유사도를 계산하는 모델이므로, 길이에 따른 패널티가 반드시 필요하지 않을 가능성이 큽니다.

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🔍 그럼에도 불구하고 길이가 영향을 미칠 수 있는 이유

1. 텍스트 길이가 길면 의미적 정보가 더 많이 포함될 가능성이 높음
   • 긴 문장은 보통 더 많은 단어를 포함하고, 문장 내에서 더 다양한 의미적 관계를 형성함.
   • 이 때문에 코사인 유사도가 자연스럽게 높아질 수 있음.
2. 임베딩 차원의 한계
   • 의미적 유사성을 잘 반영하는 모델이라 하더라도, 훈련 데이터가 짧은 문장과 긴 문장의 유사성을 똑같이 잘 반영하는지는 보장되지 않음.
   • 만약 훈련 데이터가 비교적 짧은 문장 위주라면, 긴 문장에서 일부 단어가 임베딩 벡터에서 희석될 수 있음.
3. 단순한 패턴 매칭 가능성
   • 의미적 유사성을 반영한다고 해도, 특정 단어들이 많이 겹치는 경우에는 유사도가 높아질 가능성이 있음.
   • 긴 문장은 필연적으로 더 많은 단어를 포함하므로, 코사인 유사도가 증가할 수 있음.

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🎯 그럼 패널티를 줄 필요가 있을까?

• 사용한 모델이 의미 중심의 임베딩을 하는 것은 맞지만, 텍스트 길이가 유사도에 얼마나 영향을 주는지 확인하는 것이 먼저입니다.
• 즉, 길이가 유사도에 미치는 영향을 정량적으로 분석한 후, 패널티를 줄지 결정하는 것이 가장 좋은 방법입니다.

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🔬 확인해볼 방법 (추가 실험)

1. 텍스트 길이와 코사인 유사도의 상관관계 분석 (이미 했음, r ≈ 0.526)
   • 중간 정도의 상관관계가 있음.
   • 하지만 이것만으로 패널티 필요 여부를 결정하기는 어려움.
2. 텍스트 길이별로 그룹을 나누어 평균 코사인 유사도 비교
   • 짧은 문장(하위 25%) vs. **긴 문장(상위 25%)**의 평균 유사도를 비교해보면,
   • 긴 문장이 확실히 높은 유사도를 가진다면, 패널티 적용을 고려할 수 있음.
3. 길이가 비슷한 문장끼리 비교하여 유사도 분포 확인
   • 비슷한 길이의 문장들만 비교할 경우에도 코사인 유사도가 높다면, 의미 기반으로 잘 반영된 것일 가능성이 큼.
   • 반대로, 단순히 길이가 길면 높은 유사도가 나온다면 패널티 적용을 고려해야 함.