자연어 처리: 자연어 처리란 무엇이고 왜 중요한가

인간의 언어를 처리하고 생성할 수 있는 능력은 모든 컴퓨터에 단순한 기계 이상의 기능을 부여합니다. 장벽을 허물고, 인간과 컴퓨터 간 상호작용을 단순화하고, 새로운 컴퓨팅 시스템에 대한 수많은 기회를 제공하며, 생산성을 높이기 때문입니다.

이 블로그 게시물에서는 자연어 처리가 여러분과 여러분의 사업에 어떻게 도움이 될 수 있는지 살펴보겠습니다.

차례 숨기기

결론

자연어 처리 란 무엇입니까?

자연어 처리(NLP)는 컴퓨터 과학과 언어학의 하위 분야입니다. 컴퓨터가 인간 언어를 이해하고, 해석하고, 생성할 수 있는 능력을 제공하는 것을 목표로 합니다.

언어는 인간 상호작용의 핵심이며 NLP는 텍스트, 음성, 수화 등을 포함하여 가장 자연스러운 방식으로 인간과 컴퓨터를 연결하는 다리입니다.

자연어 처리의 역사는 1950년대 초반으로 거슬러 올라갑니다. 조지타운-IBM 실험 1954년에 60개 이상의 러시아어 문장을 영어로 자동 번역하는 시스템이 개발되었습니다. 개발은 세기 후반에도 계속되었지만, 대부분의 시스템은 손으로 쓴 규칙을 사용했습니다.

그러나 1980년대 후반부터는 통계적 NLP 끊임없이 증가하고 저렴해지는 처리 능력에서 탄생했습니다. 통계 모델과 머신 러닝 기술을 채택했습니다. 병렬 말뭉치 대규모 데이터 세트에서 패턴, 관계 및 확률을 발견합니다. 그러나 2000년대 초반에는 신경망이 훨씬 더 나은 성능으로 선호되는 기계 방법이 되었습니다.

오늘날, 자연어 처리에는 다양한 유형의 신경망이 사용됩니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

변압기 모델
BERT(변압기의 양방향 인코더 표현)
CNN(컨볼루셔널 신경망)
RNN(순환 신경망)
LSTM(장단기 메모리) 네트워크.

이 모델은 입력 데이터에 다양한 작업과 하위 작업을 적용하여 텍스트 생성, 언어 이해, 음성 인식, 번역 등과 같은 필요한 출력을 생성합니다.

NLP가 중요한 이유는 무엇인가?

NLP의 응용 분야는 광범위하며 계속해서 진화하고 있습니다. 이는 많은 산업과 용도에 중요한 기술이 됩니다. 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

기계 번역 : NLP는 놀라운 정밀성과 문법적 무결성을 바탕으로 한 언어에서 다른 언어로 번역하는 데 적용되고 있습니다.
가상 비서: 고객 서비스 제공, 다양한 질문에 답하기, 동반자 제공, 음성 명령을 통한 작업 실행 등을 통해 NLP는 근로자의 생산성을 높이고 많은 사람의 삶의 질을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
텍스트 분석 및 요약: NLP는 인상적인 속도로 대용량 문서에서 핵심 정보를 추출하는 것을 더 쉽게 해줍니다. 인간보다 더 빠르게 문서, 텍스트, 이메일 또는 웹 페이지를 요약하는 데 도움이 됩니다.
감정 분석 : 기업은 텍스트나 문서에 표현된 감정과 의견을 이해함으로써 시장 조사, 소셜 미디어 모니터링, 향후 마케팅 캠페인을 위한 귀중한 정보를 추출할 수 있습니다.

자연어 처리가 작동하는 방식

자연어 처리란 언어학과 컴퓨터 과학의 힘을 결합하여 다양한 기술을 사용하여 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석할 수 있도록 하는 데 중점을 둡니다. 이러한 기술은 미리 정의된 규칙에 의존하는 규칙 기반 접근 방식에서부터 레이블이 지정된 학습 데이터에서 패턴을 학습하는 통계 모델, 신경망을 사용하여 텍스트에서 훨씬 더 복잡한 패턴을 식별하고 분류하는 보다 현대적인 딥 러닝 모델까지 다양합니다.

NLP를 구현하는 방식은 시스템마다 다르지만, 다양한 단계로 구성된 일반적인 프로세스는 다음과 같습니다.

텍스트 전처리: 이것은 다른 모든 작업을 시작하기 전의 초기 단계입니다. 먼저, 텍스트 본문을 개별 단어나 토큰이라고 하는 구문과 같은 더 작은 단위로 나눕니다. 이 프로세스 자체를 토큰화라고 하며 효과적인 구성 및 처리에 도움이 됩니다. 다른 전처리 작업으로는 소문자화, 즉 모든 텍스트를 균일성을 위해 소문자로 변환하고 의미에 거의 기여하지 않는 불용어를 제거하는 작업이 있습니다.
품사 태깅: 이 단계는 위의 1단계에서 파생된 각 토큰에 문법적 태그를 할당하는 것을 포함합니다. 문법적 태그에는 명사, 동사, 형용사 및 부사가 포함됩니다. 이 단계는 입력 텍스트의 구문 구조를 이해하는 데 도움이 됩니다.
NER (Named Entity Recognition): 명명된 엔터티에는 사람이나 장소의 이름, 조직의 주소, 자동차 모델 등이 포함됩니다. 이 단계에는 텍스트에서 명명된 엔터티를 식별하고 분류하는 것이 포함됩니다. 여기서 목표는 텍스트를 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있는 중요할 수 있는 정보를 추출하는 것입니다.
구문 분석 및 구문 분석: 여기서, 텍스트 내 문장의 문법적 구조를 분석하여 단어와 구문 간의 관계를 이해하려고 합니다. 이 단계의 목표는 텍스트의 의미와 맥락을 이해하는 것입니다.
감정 분석: 감정 분석을 통해 텍스트에 표현된 아이디어를 파악하려고 합니다. 감정은 긍정적, 부정적 또는 중립적일 수 있으며 특정 주제에 대한 전반적인 태도나 의견을 더 잘 파악하는 데 도움이 됩니다.
언어 모델링: 이 프로세스에는 언어 데이터의 패턴과 관계를 포착하는 통계적 또는 기계 학습 모델을 구축하는 것이 포함됩니다. 이러한 모델은 언어 생성, 기계 번역 또는 텍스트 요약과 같은 작업을 가능하게 합니다.
출력 생성: 마지막 부분은 사용자에게 출력을 생성하는 것입니다. 이는 언어 번역 및 텍스트 요약과 같은 작업에 필요합니다.

더 많은 자연어 처리 작업

위에 나열된 프로세스 단계 외에도, 자연어 처리에서는 원하는 결과를 얻기 위해 다른 많은 작업이 자주 사용됩니다. 다음은 가장 인기 있는 작업 중 일부입니다.

OCR: OCR은 Optical Character Recognition의 약자로, 사진을 디지털 데이터로 변환하는 데 사용되는 기술입니다. 예를 들어, 송장이나 영수증을 스캔하여 그 안의 수치를 추출하고 회사 데이터베이스에 저장해야 하는 경우 OCR 기능이 있는 소프트웨어 프로그램을 사용합니다. 그러나 OCR 기술에는 단어 정확도, 맥락 및 의미 이해와 같은 한계가 있습니다. 그러나 NLP를 추가하면 OCR 프로그램은 더 많은 맥락적 이해, 실행 가능한 통찰력, 향상된 정확도 및 분류를 통해 더 나은 출력을 생성할 수 있습니다.
음성 인식: 디지털 필사 서비스부터 음성 지원 및 음성 활성화 장치에 이르기까지 음성 인식의 용도는 다양합니다. 그러나 오디오 음성을 간단히 인식하는 것은 맥락 및 감정 분석의 추가 정보 없이는 별로 쓸모가 없습니다. NLP는 더 많은 생산성을 위해 다른 기계에 추가로 공급할 수 있는 오디오 입력에서 텍스트 출력을 제공함으로써 음성 인식 기술을 매우 유용하게 만듭니다.
텍스트 음성 변환: 쓰여진 텍스트를 들을 수 있는 음성으로 변환하는 것으로, 종종 챗봇과 가상 비서에게 인간과 같은 들을 수 있는 음성을 제공하는 데 사용됩니다. 초기 구현은 단조로운 음성이었지만, 더 현대적인 텍스트 음성 변환 와 같은 시스템 일레븐랩스 그들의 목소리가 너무 좋아져서 원래 목소리와 그들의 목소리를 거의 구별할 수 없을 정도입니다.
자연어 이해: 이는 모든 데이터세트를 합리적으로 이해하는 과정입니다. 자연어 이해에는 명명된 엔터티 인식에서 구문 및 문법 분석, 의미 분석 및 다양한 머신 러닝 알고리즘에 이르기까지 텍스트의 이해 및 해석을 개선할 수 있는 모든 작업이 포함됩니다.
자연어 생성: 가장 널리 알려진 작업 중 하나입니다. 여기서 데이터는 스토리를 말하거나 사물을 설명함으로써 모든 사람이 이해할 수 있는 단어로 변환됩니다. 이것이 챗봇이 흥미로운 대화를 생성하는 데 사용하는 것입니다. 또 다른 유형의 자연어 생성은 텍스트 대 텍스트 생성으로, 한 입력 텍스트가 완전히 다른 텍스트로 변환됩니다. 이 방법은 요약, 번역 및 리프레이징 봇에서 찾을 수 있습니다.
명명 된 개체 인식: NER 또는 명명된 엔터티 인식은 항목이나 엔터티를 이전에 정의된 범주로 식별하고 분류하는 정보 추출 하위 작업입니다. 따라서 NER은 기계가 텍스트나 문서에서 사람, 자동차 또는 장소와 같은 특정 엔터티를 인식하도록 돕고, 이를 통해 의미 있는 정보 추출을 개선합니다.
감정 분석: 이는 텍스트 데이터에서 감정과 개인적 의견을 추출하고 이해하려는 자연어 처리의 또 다른 하위 분야입니다. 이 기능을 통해 기계는 풍자, 문화적 차이, 긍정적, 부정적, 중립적 감정과 같은 감정을 측정하여 인간 의사소통의 복잡성을 더 잘 탐색할 수 있습니다. 기업은 시장 조사, 브랜드 모니터링, 고객 지원 및 소셜 미디어 분석에 이를 사용합니다.
독성 분류: 포럼이나 소셜 미디어에 증오 발언을 게시하고 관리자 봇이 자동으로 플래그를 지정하면 독성 분류 AI 모델에 걸린 것입니다. 이러한 시스템은 머신 러닝과 NLP를 사용하는 다양한 알고리즘으로 훈련되어 텍스트 데이터에서 모욕, 위협, 증오 발언과 같은 유해한 콘텐츠를 자동으로 식별하고 분류합니다.
요약: NLP를 통해 AI 모델은 인간이 훨씬 더 많은 시간을 필요로 하는 방대한 양의 정보를 빠르게 읽을 수 있습니다. 그런 다음 해당 텍스트의 가장 중요한 부분을 식별하여 일관된 형태로 제시합니다. 이를 통해 사용자의 시간과 노력을 절약하고, 이해도를 높이고, 의사 결정을 개선합니다.
줄기: 단어를 어근으로 축소하는 전처리 방법입니다. 텍스트를 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다.

실제 세계 NLP 응용 프로그램

다음은 자연어 처리와 관련 기술이 실제 세계에 어떻게 적용되는지 나열한 것입니다.

챗봇과 같은 ChatGPT.
영어에서 독일어로, 러시아어에서 프랑스어로 번역하는 AI 번역기.
Apple의 Siri와 같은 가상 비서 아마존의 알렉사, 그리고 OpenAI의 ChatGPT.
자동 수정 시스템: 문법.
같은 검색 엔진 유닷컴.
ChatGPT에서 얻을 수 있는 것과 같은 텍스트 요약.

NLP에서의 도전

자연어 처리가 많은 분야에서 상당한 진전을 이루었지만, 여전히 이 기술에 직면한 문제가 있습니다. 주요 문제는 다음과 같습니다.

모호성과 맥락: 인간 언어는 복잡하고 본질적으로 모호합니다. 따라서 기계가 모든 상황에서 인간 의사소통을 완전히 이해하는 것은 여전히 힘든 일입니다.
데이터 및 모델 편향: AI 시스템은 종종 훈련된 데이터에 따라 편향됩니다. 따라서 모델이 아무리 좋더라도 항상 어느 정도의 편향이 있으며, 이는 윤리적 우려를 야기합니다.
이성의 부족: 기계는 인간에게 자연스럽게 부여되는 상식과 추론 능력이 없으며, 이를 시스템에 구현하는 것도 마찬가지로 힘든 작업이 될 수 있습니다.