💡자연어 처리 소개
자연어는 일상생활에서 사용하는 보편적인 언어이며, 자연어 처리는 컴퓨터가 자연어를 이해하도록 처리하는 것이다.
자연어 처리는 인공지능 분야에서 머신러닝을 활용하여 텍스트와 데이터를 이해하고 처리하는 기술이다. 주로 텍스트의 구조와 의미를 파악하여 다양한 응용 분야에서 활용된다.
컴퓨터에게 인간과 유사한 방식으로 언어를 이해하는 능력을 부여하며, 통계적 머신러닝과 딥러닝을 활용하여 언어 모델을 구축한다.
음성 인식(Speech Recognition), 번역(Translation), 요약(Text Summary), 분류(Text Classification) 등의 분야에서 자연어 처리 기술이 다양하게 활용되고 있다.
자연어 처리란?
NLP(Natural Language Processing, 자연어 처리)는 인공지능의 한 분야로서 머신러닝을 사용하여 텍스트와 데이터를 처리하고 해석합니다. 자연어 인식 및 자연어 생성이 NLP의 유형입니다.
자연어 처리(NLP)는 머신러닝을 사용하여 텍스트의 구조와 의미를 파악합니다. 자연어 처리 애플리케이션을 사용하면 조직에서 텍스트를 분석하고 사람, 장소, 사건에 대한 정보를 추출하여 소셜 미디어 감정과 고객 대화를 더욱 정확하게 이해할 수 있습니다.
[자연어 처리란?, Google Cloud]
자연어 처리(NLP)는 컴퓨터에게 인간과 매우 유사한 방식으로 텍스트 및 음성 언어를 이해하는 능력을 부여하는 것과 관련된 컴퓨터 공학의 한 분야, 더 구체적으로 말하자면 인공지능(AI)의 한 분야입니다.
NLP는 인간 언어를 규칙 기반으로 모델링하는 전산언어학과 통계적 머신 러닝 및 딥 러닝 모델을 결합합니다. 이러한 기술들은 컴퓨터가 텍스트 또는 음성 데이터의 형태로 인간의 언어를 처리하고, 발화자 또는 작성자의 의도와 감정을 포함한 완전한 의미를 '이해'할 수 있도록 합니다.
[자연어 처리란?, IBM]
💡자연어 처리를 사용한 플랫폼
📌Chatbot에 사용된 NLP 기술
- 감성 분석 (Sentiment Analysis)
- 토큰화 (Tokenization)
- 개체명 인식 (Named Entity Recognition)
- 정규화 (Normalization)
- 의존성 구문 분석 (Dependency Parsing)
1. 감성 분석 (Sentiment Analysis)
감성 분석은 텍스트의 감정이나 의견을 판별하는 기술로, 긍정, 부정, 중립과 같은 감정을 식별한다.
사용자의 피드백이나 질문에 대한 감정을 이해하여 적절한 응답을 생성하는 데 활용한다.
2. 토큰화 (Tokenization)
토큰화는 텍스트를 최소한의 단위로 분리하는 과정으로, 이 단위를 토큰(token)이라고 한다.
토큰은 단어, 구두점 또는 문장과 같은 의미 있는 부분으로 분리된다.
사용자의 입력을 토큰화하여 각각의 단어 또는 문장에 대한 처리를 수행한다.
3. 개체명 인식 (Named Entity Recognition)
개체명 인식 작업에서 텍스트의 주제를 파악하여 특정 유형의 개체를 식별한다. 개체는 사람, 장소, 날짜, 조직 등과 같은 명명된 항목이다.
사용자의 입력에서 중요한 개체를 추출하여 응답을 구성하거나 작업을 수행하는 데 활용된다.
4. 정규화 (Normalization)
정규화는 텍스트를 표준화하여 일관된 형태로 만드는 과정이다.
예로 들어, 단어의 표제어 추출이나 어간 추출을 통해 단어를 기본 형태로 변환하거나, 대소문자를 통일하는 등의 작업을 하며, 이 과정에서 의도된 오타를 파악한다.
사용자의 다양한 입력을 일관된 형태로 처리하여 정확하게 이해하고 응답할 수 있도록 한다.
5. 의존성 구문 분석 (Dependency Parsing)
의존성 구문 분석은 문장 내 단어들 간의 관계를 파악하여 문장의 구성 성분을 분석하는 작업으로, 어떤 단어가 다른 단어에 어떻게 의존하고 있는지를 분석하여 문장의 구조를 이해한다.
사용자의 입력 문장을 이해하고 필요한 정보를 추출하는 데 활용된다.
📌SIRI에 사용된 NLP 기술
- 특성 분석 (Feature Analysis)
- 언어 모델 (Language Model)
- 딥 러닝 (Deep Learning)
- 히든 마르코프 모델 (HMM: Hidden Markov Model)
- 유사도 분석 (Similarity Analysis)
1. 특성 분석 (Feature Analysis)
특성 분석은 음성 신호나 텍스트 데이터에서 유의미한 특성(feature)을 추출하는 과정을 말한다.
음성 명령이나 텍스트 입력으로부터 핵심적인 정보를 추출하고, 이를 바탕으로 사용자의 의도를 파악한다.
2. 언어 모델 (Language Model)
언어 모델은 문장의 구조와 단어 간의 관계를 파악하여 자연스러운 문장을 생성하거나 입력된 문장을 이해하는 모델이다.
언어 모델을 활용하여 각 언어별로 가지고 있는 언어적 특성을 반영하여 사용자의 입력을 더 자연스럽게 이해하고 응답을 생성하게 된다.
3. 딥 러닝 (Deep Learning)
딥 러닝은 인공 신경망을 활용한 기계 학습의 한 분야이다.
음성 인식, 언어 모델링, 문장 해석 등에 적용된다. 딥 러닝 기술을 사용하면 복잡한 패턴이나 의미를 파악할 수 있어, 더 자연스럽게 사용자와 상호작용할 수 있도록 도와준다.
4. 히든 마르코프 모델 (HMM: Hidden Markov Model)
HMM은 시계열 데이터와 상태 전이 확률을 모델링하는 데 사용되는 통계적 모델이다.
HMM은 음성 신호의 특성을 고려하여 앞으로 나올 단어 또는 주체를 예측하고, 사용자의 발화를 효과적으로 해석하는 데 도움을 준다.
5. 유사도 분석 (Similarity Analysis)
유사도 분석은 음성 신호가 어떤 기준에 부합하는지 계산하여 문장 간의 유사성을 측정하는 기술이다. 이를 통해 사용자가 감탄을 하는 것인지, 혼잣말을 하는 것인지 인식할 수 있다.
사용자의 입력과 미리 학습된 데이터 또는 지식 베이스와의 유사성을 분석하여 적절한 응답을 찾는 데 사용된다. 이를 통해 검색 결과를 개선하거나 사용자의 의도를 더 정확히 이해할 수 있도록 한다.
📌파파고에 사용된 NLP 기술
- 인코딩 (Encoding)
- 시계열 모델링 (Time Series Modeling)
- Attention Mechanism
- Self-Attention
- Transformer
1. 인코딩 (Encoding)
인코딩은 자연어의 특징을 추출하여 주어진 입력을 모델이 이해할 수 있는 형태로 변환하는 과정을 말한다.
텍스트를 숫자로 나타내는 것이 일반적이며, 이를 통해 모델이 텍스트의 의미와 구조를 학습할 수 있다.
2. 시계열 모델링 (Time Series Modeling)
시계열 모델링은 시간에 따라 변화하는 데이터를 모델링하는 기술을 말한다.
번역 작업에서 사용자의 입력이 시간에 따라 생기는 변화를 효과적으로 처리할 수 있도록 시계열 모델링 기술이 적용된다.
3. Attention Mechanism
어텐션 메커니즘은 입력 시퀀스의 각 요소에 대한 가중치를 동적으로 계산하여 모델이 특정 부분에 집중할 수 있게 하는 기술이다.
번역 작업에서는 번역 대상 단어를 선택할 때 입력 문장의 특정 부분에 더 중점을 두는 데 어텐션 메커니즘이 도움을 준다.
예로 들어 "네이버 번역기 파파고 인공지능으로 발전하다."라는 문장이 있다면 번역이 필요한 문장에만 집중하여 '번역기'에 집중하고, '발전하다'에는 중요도를 낮추는 것이다.
4. Self-Attention
셀프 어텐션은 어텐션 메커니즘의 한 유형으로, 입력 시퀀스 내의 각 요소가 서로의 관계를 고려하는 기술이다. 이를 통해 문장 내의 단어들 간의 의존성을 모델링하고, 문맥을 잘 이해할 수 있도록 한다.
셀프 어텐션을 적용하면 문장 안에서 단어 간의 관계를 수치화하여 유사도 분석 등을 진행할 수 있다.
5. Transformer
Transformer는 언어 모델링과 기계 번역 작업에서 사용되는 딥러닝 아키텍처이다.
Attention Mechanism과 Self-Attention을 활용하여 Transformer 구조가 만들어졌으며, 입력과 출력 사이의 관계를 모델링하는 데 효과적으로 사용된다.
참고자료
자연어처리 입문강의, 김동욱, MetaCode, 2024.01.26.
자연어 처리란?, Google Cloud, 2024.01.26.
자연어 처리란?, IBM, 2024.01.26.
