6. 자연어 처리(nlp)
이번 글에서는 인공지능이 이용되는 한 분야인 자연어 처리에 대하여 간단히 알아보려고 합니다.
-자연어 처리란?
NLP(Natural Language Processing)라고 불리는 자연어 처리는 인공지능의 한 분야로서 머신러닝을 사용하여 텍스트와 데이터를 처리하고 해석하는것을 의미합니다. 자연어 인식, 생성, 이해 등이 이것에 포함되어 있습니다. 쉽게 말하여, 우리가 일상 생활에서 사용하는 언어의 의미를 분석하여 컴퓨터가 처리할 수 있도록 만들어 주는 과정입니다.
-NLP 분류
1. NLU (Natural Language Understanding): NLU는 자연어의 의미를 이해하는 기술입니다. NLU는 입력된 자연어를 분석하여 의도, 개체명 인식, 감성 분석 등의 정보를 추출합니다. 이를 통해 기계는 사용자의 의도를 파악하고, 자연어로 된 입력을 이해할 수 있습니다.
2. DM (Dialogue Management): DM은 대화 시스템에서 대화 흐름과 상태를 관리하는 기술입니다. DM은 사용자의 입력을 이해하고 적절한 대응을 생성하기 위해 대화 상태를 추적하고, 대화의 목적에 따라 다음 단계를 결정합니다. 이를 통해 대화 시스템은 응답을 생성하고 대화를 지속할 수 있습니다.
3. NLG (Natural Language Generation): NLG는 기계가 자연어로 된 텍스트를 생성하는 기술입니다. NLG는 입력된 데이터나 정보를 바탕으로 문장, 단락, 이야기 등을 생성합니다. NLG는 요약, 기계 번역, 질문 응답 시스템에서 응답 생성 등 다양한 응용 분야에서 사용됩니다.
자연어 처리 과정:
-텍스트 수집: 자연어 처리를 위해 대상이 되는 텍스트 데이터를 수집합니다. 이때, 텍스트 데이터는 다양한 형식으로 구성될 수 있으며, 언어, 주제, 길이 등에 따라 다양한 특성을 가집니다.
-토큰화: 수집한 텍스트 데이터를 단어, 구절, 문장 등의 단위로 분할합니다. 이때, 텍스트의 특성에 따라 다양한 방식으로 토큰화를 수행할 수 있습니다.
-형태소 분석: 토큰화된 단어들을 형태소로 분해합니다. 이때, 각 단어의 품사를 판별하고, 단어의 어근과 접두사, 접미사 등을 추출합니다.
-구문 분석: 문장의 구조를 분석합니다. 이때, 각 단어의 역할을 분석하고, 문장의 주어, 서술어, 목적어 등을 파악합니다.
-의미 분석: 구문 분석을 기반으로 문장의 의미를 분석합니다. 이때, 각 단어의 의미를 파악하고, 문장 내부의 연결 관계를 분석합니다.
-자연어 이해: 텍스트 데이터의 의미를 이해합니다. 이때, 다양한 NLP 기술을 활용하여 문장의 의도, 감정, 주제 등을 파악합니다.
-자연어 생성: 컴퓨터가 텍스트를 생성하는 과정입니다. 이때, 자연어 처리 기술을 활용하여 자연스러운 문장을 생성합니다.
-자연어 처리 활용 예시
기계 번역 : 한 언어로 작성된 문장을 다른 언어로 번역합니다. ex) 구글 번역, papago
감성 분석: 문서, 문장, 단어 등의 감성을 분석합니다. 제품 리뷰, SNS 데이터 등에서 제품의 만족도, 긍정/부정 여부 등을 파악하는 데 사용됩니다.
정보 검색: 검색어와 일치하는 문서를 찾아줍니다. ex)구글 등의 검색 엔진
텍스트 요약: 긴 문서를 짧게 요약합니다. 뉴스 기사, 논문 등에서 요약 정보를 제공하는 데 사용됩니다.
챗봇: 대화형 인터페이스를 구현합니다. 고객 센터, 인공지능 비서 등에서 사용됩니다.
음성 인식: 음성 신호를 텍스트로 변환합니다. ex) 시리 , 빅스비
자동 요약: 대량의 문서에서 핵심 내용을 추출합니다. 뉴스 기사, 논문, 보고서 등에서 사용됩니다.
문서 분류: 문서를 카테고리별로 분류합니다. 스팸 메일 필터링, 뉴스 기사 분류 등에서 사용됩니다.
이번 글에서는 최근 뜨거운 이슈로 다루어 지고 있는 자연어 처리 기술에 대하여 간단히 알아보았습니다.