구글 인공지능이 한글을 이해하는 방법

오늘은 577돌을 맞이하는 한글날입니다. 한글의 우수성은 이미 전세계에 알려져 있는데요. 인공지능이 어떻게 자음은 14개, 모음은 10개로 구성된 독창적인 한글의 구조와 특징을 이해하고 질문에 대답하는지 구글 인공지능 바드에게 물어보고 간단한 코딩예제와 같이 한번 알아보겠습니다.

제577돌 한글날

 

한글의 구조와 특징 이해

인공지능이 한글을 이해하기 위해서는 먼저 한글의 구조와 특징을 이해해야 합니다. 한글은 자모음 체계로 이루어져 있으며, 자음은 초성, 중성, 종성으로 나뉘며, 모음은 초성, 중성, 종성으로 구성될 수도 있고, 초성, 중성으로만 구성될 수도 있습니다.

 

인공지능은 음소 단위로 분석된 결과를 사용하여 한글의 구조와 특징을 이해합니다. 예를 들어, 안녕하세요 문장은 아래 예제의 결과와 같이 "안", "녕", "하", "세요" 4개의 음절로 구성되어 있고, 각 음절은 초성, 중성, 종성으로 구성되어 있음을 알 수 있습니다.

한글 음소 단위 분석예제

한글은 의미 파악에 있어서도 특징이 있습니다. 한글은 조사를 사용하여 문장의 의미를 파악합니다. 조사는 명사, 동사, 형용사와 결합하여 문장의 품사, 의미, 관계 등을 나타냅니다.

한글 형태소단위 분석 예제

  위 코드는 안녕하세요 문장을 형태소 단위로 분석하고, 분석 결과를 변수에 저장한후 print() 함수를 사용하여 저장된 결과를 출력합니다. 출력 결과는 안녕하세요 문장을 형태소 단위로 분석한 결과입니다. "안녕"은 명사 안녕의 어간입니다. "하세"는 어미 하와 조사 세의 결합입니다. "요"는 종결 어미 요입니다.

 

이렇게 인공지능은 음소와 형태소 단위로 한글을 구분하여  분석하고 구조를 파악합니다.

 

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한글 데이터 학습 및 이해

인공지능은 한글의 구조와 특징을 이해한 후, 실제 한글 데이터를 학습합니다. 한글 데이터는 다양한 형태로 존재할 수 있습니다. 예를 들어, 텍스트, 코드, 이미지, 음성 등이 한글 데이터로 사용될 수 있습니다.

인공지능은 한글 데이터를 학습하기 위해 머신러닝(Machine Learning)기술을 사용합니다. 머신러닝은 데이터에서 패턴을 학습하여 새로운 데이터를 예측하거나 분류하는 기술입니다. 예를 들어, 인공지능은 한글 텍스트 데이터를 학습하여 새로운 한글 텍스트를 생성할 수 있습니다.

인공지능이 한글 데이터를 학습하면, 한글 문장을 이해할 수 있습니다. 한글 문장을 이해하기 위해서는 다음과 같은 단계를 거칩니다.

• 1. 문자를 인식합니다. : 인공지능은 문자를 인식하기 위해 OCR(Optical Character Recognition) 기술을 사용합니다. OCR은 이미지나 영상에서 문자를 인식하는 기술입니다.
• 2. 단어를 분리합니다. : 단어를 분리하기 위해서는 토큰화(Tokenization) 기술을 사용합니다. 토큰화는 문장을 단어로 나누는 기술입니다. 
• 3. 문법을 분석합니다. : 문법을 분석하기 위해서는 구문 분석(Parsing) 기술을 사용합니다. 구문 분석은 문장의 구조를 분석하는 기술입니다.
• 4. 의미를 이해합니다. : 의미를 이해하기 위해서는 자연어 처리(Natural Language Processing) 기술을 사용합니다. 자연어 처리는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 기술입니다.

 

질문에 대답

인공지능은 한글 문장을 이해하면, 질문에 대답할 수 있습니다. 질문에 대답하기 위해서는 다음과 같은 단계를 거칩니다.

• 1. 질문을 이해합니다. : 인공지능은 질문을 이해하기 위해 자연어 이해(Natural Language Understanding) 기술을 사용합니다. 자연어 이해는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하는 기술입니다.
• 2. 정보를 검색합니다. : 정보를 검색하기 위해 정보 검색(Information Retrieval) 기술을 사용합니다. 정보 검색은 대량의 정보에서 원하는 정보를 찾는 기술입니다. 
• 3. 정보를 요약합니다. : 정보를 요약하기 위해 요약(Summarization) 기술을 사용합니다. 요약은 긴 텍스트를 짧은 텍스트로 요약하는 기술입니다.
• 4. 질문에 대한 답변을 생성합니다. : 질문에 대한 답변을 생성하기 위해 텍스트 생성(Text Generation) 기술을 사용합니다. 텍스트 생성은 텍스트를 만드는 기술입니다.
• 자연어 처리 기술은 명사, 조사와 같은 품사를 분류해서 태그하고 이해하는 기술이 필요한데요 아래 링크를 클릭하시면 파이썬 실행환경을 웹에서 제공하는 아나콘다 클라우드에서 별도의 프로그램 설치 없이 한글의 품사를 분류하는 실습해보실수 있습니다.

Anaconda Cloud

품사태깅 실습 예제 결과

 

결론

위에서 살펴본바와 같이 인공지능은 많은 기술단계를 거쳐 한글의 구조와 특징을 이해하게 되는데요. 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하도록 만드는건 정말 힘드네요. 인공지능이 한글을 이해하고 우리에게 조언을 해주는 기능은 앞으로도 더욱 발전해서 우리의 생활에 많은 변화를 가져올 것으로 기대가 됩니다. 그럼 다음시간에도 더욱 유익한 내용으로 다시 찾아뵙겠습니다.

 

2023.09.30 - [AI 활용] - 자연어 처리 기술의 원리, 예제실습, 활용분야