자연어 처리(NLP)

자연어 처리(NLP)는 인공지능(AI)의 한 분야로, 컴퓨터와 인간이 자연어를 통해 상호작용할 수 있도록 연구합니다. NLP의 목표는 컴퓨터가 인간의 언어를 의미 있고 유용하게 이해하고 해석하며 생성할 수 있도록 하는 것입니다. NLP는 규칙 기반의 계산 언어학과 머신러닝, 통계, 딥러닝 모델을 결합하여 발전해왔습니다.

자연어 처리(NLP)의 주요 요소

1. 텍스트 처리 및 전처리

• 토큰화: 텍스트를 단어나 문장과 같은 작은 단위로 분리합니다.
• 형태소 분석과 표제어 추출: 단어를 그 뿌리 형태로 변환합니다.
• 불용어 제거: 의미가 크지 않은 일반적인 단어를 걸러냅니다.
• 텍스트 정규화: 소문자 변환, 구두점 제거, 맞춤법 수정 등으로 텍스트를 표준화합니다.

2. 구문 분석과 파싱

• 품사 태깅(POS Tagging): 각 단어에 품사(명사, 동사, 형용사 등)를 할당합니다.
• 의존 구문 분석: 문장의 문법 구조를 분석하여 단어 간의 관계를 파악합니다.
• 구성 구문 분석: 문장을 구성하는 구나 어구 등으로 분해합니다.

3. 의미 분석

• 개체명 인식(NER: NLP에서 텍스트 내 엔터티를 식별하고 분류하는 핵심 AI 도구로, 데이터 분석을 향상시킵니다.): 텍스트에서 고유명사를 식별하고 분류합니다.
• 감정 분석: 텍스트에 담긴 감정을 파악합니다.
• 어휘 의미 중의성 해소: 문맥에 따라 단어의 의미를 결정합니다.
• 기계 번역: 한 언어에서 다른 언어로 텍스트를 번역합니다.

4. 화용론과 담화 분석

• 공지시 해소(Coreference Resolution): 서로 다른 단어가 동일한 대상을 가리키는지 확인합니다.
• 담화 분석: 더 넓은 맥락에서 텍스트의 구조와 의미를 이해합니다.

자연어 처리는 어떻게 작동하나요?

NLP는 원시 텍스트를 기계가 이해하고 처리할 수 있는 의미 있는 데이터로 변환하는 여러 단계를 거칩니다. 주요 단계는 다음과 같습니다.

데이터 전처리

이 단계에서는 텍스트 데이터를 분석에 적합하도록 정제하고 준비합니다. 주요 기법에는 토큰화, 형태소 분석, 표제어 추출, 불용어 제거 등이 포함됩니다.

알고리즘 개발

이 단계에서는 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 적용하여 텍스트 데이터를 모델링합니다. 작업의 복잡성에 따라 규칙 기반, 통계적, 신경망 기반 알고리즘이 사용됩니다.

자연어 처리(NLP)의 활용 사례

NLP는 다양한 산업 분야에서 폭넓게 활용되고 있습니다. 대표적인 예시는 다음과 같습니다.

• 챗봇 및 가상 비서: Siri, Alexa, Google Assistant 등 지능형 에이전트 구동
• 텍스트 번역: Google 번역과 같은 서비스에서 언어 간 자동 번역
• 감정 분석: 고객 리뷰나 피드백의 감정 분석
• 음성 인식: 음성을 텍스트로 변환(음성-텍스트 변환)하는 애플리케이션
• 콘텐츠 요약: 방대한 문서의 요약문 자동 생성