자연어 처리 개요

NLP 개요 및 정의

자연어 처리(NLP)는 사람과 기계가 일상 언어로 서로 소통할 수 있게 해주는 매력적인 AI 분야입니다. Siri에게 음성 명령을 내리거나 Google에서 번역을 받는 방식은 모두 소프트웨어가 인간의 언어를 이해하고 이에 반응하는 것을 보여주기 때문에 NLP가 실제로 작동하는 예입니다.

NLP는 AI와 어떤 관련이 있나요?

대부분의 사람들은 프로그래머나 소프트웨어 전문가가 아니기 때문에 자연어 처리가 유용한 이유 중 하나가 바로 여기에 있습니다. 소프트웨어는 학습 곡선이 가파를 수 있으며, NLP를 사용하면 전문가가 아니어도 복잡한 소프트웨어를 사용할 수도 있습니다. 실제로 NLP를 사용하면 친구에게 설명하는 것과 같은 방식으로 AI에게 원하는 것을 간단히 설명할 수 있습니다.

AI라는 용어는 광범위한 기술을 포괄하지만, NLP 분야는 인간 언어의 문제에 초점을 맞추고 있습니다. NLP 솔루션이 진정으로 유용하려면 단순히 사용자가 말하는 단어를 파악하는 것 이상의 기능을 수행해야 합니다. NLP 시스템은 사용자의 말 뒤에 숨겨진 맥락과 의도를 이해해야 합니다. 이를 가능하게 하기 위해 NLP 개발자는 머신 러닝과 딥러닝 같은 다른 AI 기술을 사용합니다.

자연어 처리가 중요한 이유는 무엇입니까?

자연어 처리를 사용하면 다른 방법으로는 사용하기 어려웠던 기술을 사용할 수 있습니다. 또한 컴퓨터가 NLP 이전에는 불가능했던 방식으로 텍스트와 음성을 이해할 수 있게 해줍니다. NLP의 이점은 다음과 같습니다.

사람들의 생산성 향상에 도움이 되는 NLP

직장에서 자연어 처리를 사용하면 반복적이거나 시간이 많이 걸리는 작업에 자동화를 사용하여 효율성을 높일 수 있습니다. 예를 들어, 고객 서비스 부서에서는 일상적인 고객 문의를 처리하기 위해 NLP 기반 챗봇을 사용할 수 있습니다. 또는 회계 부서에서는 NLP 지원 시스템을 사용하여 송장과 영수증에서 주요 정보를 가져와 데이터베이스나 스프레드시트를 채우는 데 사용할 수 있습니다.

데이터 입력 및 처리를 자동화하면 인적 오류의 가능성이 줄어들고 워크플로가 빨라지는 추가적인 이점이 있습니다. 시스템이 인간의 언어를 충분히 잘 이해하여 기본적인 작업을 대신할 수 있게 되면 사용자는 더 가치 있는 작업에 집중할 수 있어 생산성이 향상됩니다.

고객 경험 개선에 도움이 되는 NLP

전화로 기업에 연락을 시도했지만 복잡한 전화번호 트리를 통과할 수 없다면 훈련이 제대로 되지 않은 대화형 음성 응답 시스템을 경험하고 있는 것입니다. 하지만 잘 훈련된 NLP 챗봇은 고객에게 더욱 직관적인 경험을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, NLP 지원 시스템을 갖춘 e커머스 사이트는 고객이 사이트에서 어떤 제품을 검색했는지 분석할 수 있습니다. 고객이 어떤 제품에 관심을 보이는지 파악하여 고객이 원할 만한 제품을 제안할 수 있습니다.

NLP 기반 고객 서비스 챗봇은 질문에 답하거나 문제를 신속하게 해결하여 고객 경험을 개선합니다. 이러한 챗봇은 고객의 상호 작용에 대한 완전한 기록을 보유하고 고객이 과거에 겪었던 문제를 인식하도록 설계할 수 있습니다.

새로운 인사이트를 창출하는 NLP

기업에 질문이나 조언을 하거나 불만 사항을 등록하기 위해 전자메일을 보낸 적이 있다면 아무도 읽지 않는 것처럼 느껴질 수 있습니다. 실제로 그럴 수도 있습니다. 기업이 모든 고객 피드백을 읽을 시간이 있는 경우는 거의 없기 때문입니다. 하지만 NLP를 지원하는 AI는 시간이 있습니다. 웹 사이트의 고객 대화와 같은 방대한 데이터 세트를 샅샅이 훑어볼 수 있습니다. 그런 다음 비즈니스가 문제를 해결할 수 있도록 해당 토론에 대한 신뢰할 수 있는 요약을 제공할 수 있습니다.

자연어 처리는 어떻게 작동하나요?

자연어 처리로 인간과 기계의 대화를 가능하게 하는 방법은 다음과 같습니다. 텍스트 형태의 언어에 적용되는 단계는 다음과 같습니다. 음성 언어에 대한 NLP는 약간 다르지만 동일한 일반 원칙을 따릅니다.

샘플 문장을 사용하여 프로세스가 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다.

“저는 자연어 처리가 어떻게 작동하는지 보여주는 것을 좋아합니다.”

이 알고리즘은 텍스트 전처리로 시작합니다.

텍스트 전처리

텍스트 전처리는 NLP 알고리즘이 인간의 언어를 더 쉽게 처리할 수 있도록 사람들이 작성한 텍스트를 단순화하는 것을 말합니다.

• 토큰화

토큰화는 문장의 단어와 구두점을 토큰으로 분해하는 프로세스입니다. 토큰화가 중요한 이유는 NLP 알고리즘이 색인 및 검색과 같은 작업을 수행할 때 텍스트보다 토큰을 처리하는 것이 더 효율적이기 때문입니다. 샘플 문장에는 "I like demonstrating how natural language processing works."의 8개 단어가 포함되어 있습니다. 여기에는 마침표도 포함되어 있으므로 단어를 세어 8개의 토큰과 마침표를 세어 1개의 토큰, 총 9개의 토큰을 얻을 수 있습니다.

• 소문자로 변환

소문자로 변환은 데이터 세트를 더 단순하게 만들기 위해 모든 토큰을 소문자 토큰으로 변환하는 프로세스입니다. 샘플 문장에서 토큰 중 하나는 “I”였습니다. 모호함을 피하고 효율성을 높이기 위해 소문자화 단계에서는 이러한 대문자 토큰을 "i"로 변환합니다. 소문자로 변환 규칙은 프로세스의 다른 부분에서 더 복잡해집니다.

• 중지 단어 제거

자연어 처리를 위해 텍스트를 단순화하는 또 다른 방법은 의미가 없는 단어를 제거하는 것인데, 이를 중지 단어라고 합니다. 샘플 문장에서 'i'와 'how'라는 단어는 일반적으로 중지 단어로 지정됩니다. 알고리즘이 이를 제거하면 "like", "demonstrating", "natural", "language", "processing", "works" 및 "."인 7개의 토큰이 남아 있습니다.

• 어간 추출(Stemming) 및 표제어 추출(Lemmatization)

7개의 토큰이 남아 있어도 더 단순화할 수 있는 여지가 있습니다. 한 가지 방법인 어간 추출은 단어를 어근 또는 어근 형태로 잘라내는 것입니다. 'demonstrating'이라는 토큰은 'natural'이 'natur'를 기반으로 하는 것처럼 어간 'demonstr'를 기반으로 하는 단어이므로 이 모델은 원래 토큰을 어간 'demonstr'와 'natur'로 대체합니다.

단어는 문맥에 따라 다른 의미를 가질 수 있으며, 표제어 추출은 특정 문맥에서 올바른 의미를 결정하는 과정입니다. 예시 문장에는 ‘enjoy’ 또는 'similar to'의 의미를 가질 수 있는 'like'가 포함되어 있습니다. 이 경우, 표제어 추출은 'like'가 'enjoy'를 의미하는 문맥을 할당하는 결과를 가져옵니다.

텍스트 표현

다음 단계는 텍스트 표현으로, 단어를 기계가 처리할 수 있는 숫자 형식으로 변환하는 것입니다. 숫자 외에도 텍스트를 벡터나 임베딩으로 변환할 수 있으며, 이는 문맥과 같은 정보를 제공하는 더욱 복잡한 형식입니다.

• 단어 백(BoW)

컴퓨터는 숫자를 세는 데 능숙하며, BoW 측정은 문서에서 단어가 몇 번이나 나타나는지 세는 것입니다. 예를 들어, 팀, 게임, 점수라는 단어가 문서에 자주 등장한다면 문맥이 스포츠일 가능성이 높습니다. 예시 문장에는 각 단어의 인스턴스가 하나씩만 있습니다. BoW 표현에서는 각 단어가 다음과 같이 한 번만 발생한다는 것을 알 수 있습니다.

{“i”: 1, “like”: 1, “demonstrating”: 1, “how”: 1, “natural”: 1, “language”: 1, “processing”: 1, “works”: 1}

• TF-IDF(용어 빈도-역 문서 빈도)

TF-IDF는 많은 문서로 구성된 전체 데이터 세트에서 단어가 얼마나 자주 나타나는지에 기반한 공식을 사용하여 단어의 중요도를 결정합니다. 단어가 더 자주 나타날수록 TF-IDF 가중치가 낮아지고, 단일 문서에서 해당 단어의 중요도가 낮아집니다. 'the' 및 'a'와 같은 단어는 자주 등장하므로 중요도가 낮습니다. 예시 문장의 가중치를 다음과 같은 형식으로 표현하면 일반적인 단어는 가중치가 낮고 흔하지 않은 단어는 가중치가 높다는 것을 알 수 있습니다.

{“i”: 0.1, “like”: 0.1, “demonstrating”: 0.3, “how”: 0.1, “natural”: 0.2, “language”: 0.2, “processing”: 0.5, “works”: 0.1}

텍스트 분석

텍스트 분석은 NLP 알고리즘이 텍스트에서 의미를 추출하는 지점입니다. 이를 통해 알고리즘이 사용자의 쿼리에 적절한 응답을 제공할 수 있습니다.

• 명명된 엔티티 인식(NER)

정량적 분석을 수행한 NLP 알고리즘은 이제 사물의 이름으로 인식할 수 있는 단어를 찾습니다. 사과(apple)라는 단어는 과일의 한 종류를 의미하지만, Apple이라는 단어는 특정 회사를 의미하므로 NLP 알고리즘은 그 차이를 인식할 수 있는 방법이 필요합니다. “I like demonstrating how natural language processing works”라는 예시 문장에는 사람들이 AI 기술의 이름을 짓는 것으로 인식할 수 있는 "natural language processing”"라는 단어가 포함되어 있습니다. 이는 다음과 같이 표시됩니다.

NER 출력: [(“natural language processing”, “Technology”)]

• 정서 분석

잔디 깎는 기계 부품 카탈로그와 같은 일부 데이터 세트는 정서적인 어조가 크지 않을 수 있습니다. 하지만 영화 리뷰는 정서적인 어조가 강할 수 있습니다. 데이터 세트에 어조가 있는 경우, 정서 분석은 이를 포착하는 자연어 처리의 단계입니다. 예시 문장의 경우, 정서 분석은 다음과 같이 진행될 수 있습니다.

정서어 출력: 긍정

구문 분석

모든 문장에는 문법 구조가 있습니다. 구문 분석은 명사, 동사, 주어 등을 찾기 위해 그 구조를 분석하는 프로세스입니다. 언어마다 사용하는 구문이 다르기 때문에 구문 분석은 기계 번역에서 매우 중요합니다. 예시 문장의 경우 구문 분석은 다음과 같은 결과를 생성할 수 있습니다.

구문 트리: (ROOT (S (NP (PRP I)) (VP (VBP like) (S (VP (VBG demonstrating) (SBAR (WHADVP (WRB how)) (S (NP (NNP Natural) (NNP Language) (NNP Processing)) (VP (VBZ works)))))))))

특정 알고리즘에 따라 일반적으로 추가 단계가 있을 수 있습니다. 그 결과, 기계가 사용자의 말과 의도를 이해하고 자연어로 응답하는 듯한 대화가 이루어집니다.

자연어 처리 작업의 예로는 어떤 것이 있나요?

음성 명령으로 드론 제어하기

아무리 강력한 기술이라도 사용법을 모른다면 그 가치는 제한적입니다. 자연어 처리는 기술의 접근성을 높여줍니다. 고급 소프트웨어나 하드웨어의 이점을 활용하기 위해 전문적인 기술 지식이 필요하지 않습니다. 사용자는 복잡한 명령어, 코딩 또는 물리적 제어에 의존하는 대신 자연스러운 대화를 통해 NLP 지원 시스템과 상호 작용할 수 있습니다.

예를 들어, 소형 드론용 원격 제어 지원을 사용하면 복잡한 조작법을 배울 필요 없이 드론에게 공중에서 뒤집기 같은 작업을 지시할 수 있습니다. 간단한 음성 명령을 사용할 수 있어 더 많은 사람들이 기술을 사용할 수 있습니다.

브랜드 관리를 위한 더 나은 인사이트 확보

사람들은 매일 자신의 생각과 선호도를 표현하며, 기업은 이러한 데이터의 상당 부분에 액세스할 수 있습니다. 기업들은 이미 제품 판매와 같은 데이터를 사용하여 고객 행동의 일부 측면을 이해하고 있습니다. 자연어 처리 솔루션을 사용하면 컴퓨터는 소셜 미디어 대화와 온라인 고객 리뷰도 실행 가능한 정보로 전환할 수 있습니다.

NLP가 제공하는 인사이트는 기존의 판매 분석과는 다른 종류의 정보입니다. 기업에서는 예측이나 리소스 관리와 같은 운영 인사이트를 위해 판매 수치를 사용하지만, 브랜드 관리나 고객 경험 향상에는 NLP 기반 분석이 더 강력할 수 있습니다.

정보 과부하 방지

업무에 사용하는 전자메일 주소가 많으면 정보 과부하가 불가피한 것처럼 보일 수 있습니다. 평균적으로 직원은 하루에 120개 이상의 전자메일을 수신하므로 약 60%의 직원이 회사 내부 전자메일을 그냥 무시하는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 하지만 전자메일 애플리케이션에 NLP 기능이 있다면 정보 과부하를 피하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 애플리케이션은 전자메일을 필터링, 분류, 우선순위를 지정하여 가장 중요한 전자메일에 집중할 수 있습니다.

마찬가지로 협업 소프트웨어에 내장된 NLP 시스템은 회의 내용을 전사하고 요약할 수 있습니다. 회의 중에 이루어진 핵심 사항을 인식하고 캡처하여 할당된 작업 항목에 대해 보고할 수도 있습니다. 이러한 종류의 NLP 기반 자동화는 개인의 시간을 절약하고 전반적인 조직의 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다.

자연어 처리 사용 사례

NLP는 산업을 혁신하고 있습니다. NLP 애플리케이션은 다양한 분야에서 직원 효율성을 개선하고, 고객 경험을 개선하며, 전략적 의사결정을 가능하게 합니다. 다양한 산업 분야에서 주목할 만한 NLP 사용 사례는 다음과 같습니다.

자연어 처리 접근법

자연어 처리에 대한 대부분의 접근법은 크게 두 가지 범주 중 하나에 속합니다. 그러한 범주는 규칙 기반 접근법 또는 머신 러닝 기반 접근법입니다.

규칙 기반 NLP

이 접근법은 컴퓨터가 인간의 언어를 안정적으로 이해하고 생성하기 위해 따를 수 있는 일련의 언어적 규칙을 식별하려고 시도합니다. 따라서 전산 언어학의 언어적 측면에 중점을 두고 있습니다. 규칙 기반 접근법은 법률 문서나 기술 매뉴얼처럼 언어가 통제되고 예측 가능한 데이터 세트를 사용하는 경우 매우 효과적일 수 있습니다.

머신 러닝 기반 NLP

머신 러닝 기반 NLP 접근법은 다양한 통계적 방법과 알고리즘 접근법을 사용합니다. 규칙을 미리 만드는 대신 컴퓨터가 방대한 데이터 세트를 기반으로 통신하는 방법을 학습하도록 하는 것이 목표입니다. 컴퓨터가 인간 언어의 예를 충분히 처리하면 컴퓨터가 좋은 인간 언어를 만드는 패턴을 식별할 수 있다는 것이 이 아이디어의 핵심입니다. 데이터 세트가 충분히 크다면 머신 러닝 기반의 NLP 접근법은 매우 유연하고 놀라울 정도로 효과적일 수 있습니다.

자연어 처리의 간략한 역사

AI의 한 분야인 자연어 처리는 1940년대에 발전하기 시작했습니다. 1980년대와 1990년대에는 컴퓨팅 솔루션이 더욱 강력해지고 머신 러닝이 성숙하기 시작했습니다. 최근에는 딥러닝, 신경망, 다양한 형태의 생성형 AI가 등장하면서 자연어 처리가 완전히 변모했습니다.

NLP 발전의 사건

• 1940년대 | 기계 번역에 관한 Weaver Memorandum을 비롯한 최초의 NLP 개발이 등장
• 1950년대 | '범용 문법' 도입, 튜링 테스트 제안, 딥러닝 등장
• 1960년대 | ELIZA와 같은 챗봇이 등장하고 NLP의 기반이 되는 언어 이론이 발전
• 1970년대 | 격 문법 이론과 의미 체계 신경망 등장, 규칙 기반 시스템 성숙 및 챗봇 확산
• 1980년대 | 초기 머신 러닝 알고리즘 개발, 음성 인식 기술 발전, 전산 언어학 확장 및 RNN 이론 등장
• 1990년대 | 통계 모델과 LSTM이 등장하고 기계 번역이 주목을 받음
• 2000년대 | 머신 러닝이 빠르게 진화하고 신경 언어 모델이 발전하며 방대한 양의 음성 및 텍스트 데이터에 대한 접근이 가능해짐
• 2010년대 | 사용 가능한 데이터와 컴퓨팅의 대폭적인 증가로 딥러닝이 빠르게 진화
• 2020년대 | 대규모 언어 모델, 사전 훈련된 언어 모델, 트랜스포머가 각광 받음

자연어 처리의 기술 개요

자연어 처리는 기계가 인간의 언어를 이해하고 생산할 수 있게 해주는 다양한 기술과 기법을 포괄하는 용어입니다. NLP를 가능하게 하는 모든 기술은 이 두 가지 기능 중 하나에 속합니다.

NLP 하위 범주

자연어 처리는 다양한 기술과 기법을 포괄합니다. 하지만 NLP의 주된 목적은 기계가 인간의 언어를 이해하고 생산할 수 있도록 하는 것입니다. 이 두 가지 기능은 자연어 처리의 주요 구성 요소입니다.

• 자연어 이해(NLU): 자연어 이해는 인간의 언어를 이해하고 해석하는 데 중점을 둡니다. 이를 위해 NLU 시스템은 구문을 구문 분석하고, 의미 체계를 분석하고, 문맥이 인간 언어의 의미에 영향을 미치는 방식을 이해할 수 있어야 합니다. 이는 음성 질문을 이해하거나 음성 지시문에 따라 작업을 수행하는 등의 형태를 취할 수 있습니다.
• 자연 언어 생성(NLG): 자연어 생성은 인간과 유사한 텍스트나 음성을 생성하는 데 중점을 둡니다. 그러기 위해서는 NLG 시스템이 비정형 데이터를 자연스러운 언어로 변환할 수 있어야 합니다. 이는 정보를 요약하거나 대화를 이어가는 것을 의미할 수도 있습니다.

NLP에서 머신 러닝의 역할

컴퓨터가 스스로 새로운 역량을 학습할 수 있다면 어떤 일을 할 수 있을까요? 이것이 바로 머신 러닝입니다. 머신 러닝은 컴퓨터가 특별한 지시 없이도 스스로 작업을 수행하는 방법을 배우는 것입니다.

NLP에서 머신 러닝은 자연어 이해와 자연어 생성을 모두 가능하게 하는 모델을 만드는 형태를 취합니다. 레이블이 지정된 데이터에 대해 모델을 훈련하는 지도 학습과 레이블이 없는 데이터에 대해 모델을 훈련하는 비지도 학습 등의 기법을 사용합니다.

NLP에서 딥러닝의 역할

딥러닝은 머신 러닝의 특정 형태입니다. 여러 계층으로 구성된 신경망을 사용하므로 이름에 '딥'이라는 단어가 들어가 있습니다. "학습"은 데이터 세트에서 복잡한 패턴을 식별한 다음 모델링하는 알고리즘을 사용하는 것을 말합니다. 딥러닝이 NLP에서 중요한 이유는 특정 작업을 훨씬 더 잘 수행할 수 있게 해주기 때문입니다. 여기에는 언어 간 번역, 데이터 세트의 정서 분석, 텍스트 생성 등이 포함됩니다.

신경망이 NLP를 강화하는 방법

신경망은 데이터를 처리하는 방법에 대한 모델로 인간의 두뇌를 사용한다는 아이디어를 기반으로 합니다. 신경망은 NLP 시스템이 인간의 언어를 이해하고 생성하는 데 있어 매우 정확할 수 있게 해줍니다. 신경망은 다양한 아키텍처를 가질 수 있으며 가상 비서, 챗봇 또는 자동화된 텍스트 분석과 같은 지원을 구현하는 데 핵심적인 역할을 합니다.

전산 언어학 및 NLP

전산 언어학은 컴퓨터 과학과 언어학을 결합하여 자연어 처리에 초점을 맞춘 학문 분야입니다. 컴퓨터가 인간의 언어를 이해할 수 있도록 하는 이론적 토대를 마련합니다.

• 구문론

문장의 구조와 문장을 문법적으로 또는 비문법적으로 만드는 규칙을 연구합니다.

영어 구문: “The cat sits on the mat.”

잘못된 영어 구문: “Cat the on mat sits.”

• 의미 체계

단어와 구문이 사물, 행동 및 아이디어를 나타내는 방법을 포함하여 언어의 의미를 연구합니다.

문장: “The cat is on the mat.”

의미 체계 해석: 고양이가 매트 위에 물리적으로 있다는 의미입니다.

• 화용론

문맥이 언어 해석에 영향을 미치는 방식을 연구합니다.

문장: "Can you pass the salt?"

실용적 해석: 능력에 대한 질문이지만, 문맥을 보면 소금을 건네달라는 정중한 요청으로 이해해야 합니다.

전산 언어학은 언어 이론과 NLP의 실제 지원 사이의 점을 연결해 주기 때문에 중요합니다.

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