자연어 처리 기술의 원리, 예제실습, 활용분야

오늘은 생성형AI의 핵심기술인 자연어 처리 기술에 대해 알아보겠습니다. 텍스트 분석, 기계 번역, 감정 분석 등을 포함한 핵심 기능과 관련된 정보를 확인하세요. 그리고 어떻게 활용할 수 있는지도 알아봅니다.  

자연어 처리란?

자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 능력을 갖추게 하는 기술입니다. 이는 텍스트 분석, 기계 번역, 감정 분석 등 다양한 작업을 포함하며, 컴퓨터가 사람의 말을 이해하거나 사람처럼 말하게 하는 데 사용됩니다. 자연어 처리는 검색 엔진, 음성인식 서비스 등에서 핵심적으로 활용됩니다. 

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자연어 처리기술의 원리

• 토큰화(Tokenization): 이 단계에서는 긴 문장을 작은 부분(단어나 구)으로 나눕니다. 예를 들어, "오늘 날씨가 좋네요"라는 문장을 '오늘', '날씨가', '좋네요'로 나눌 수 있습니다.
• 품사 태깅(Part-of-speech tagging): 각 단어에 품사(명사, 동사, 형용사 등)를 붙여줍니다. 예를 들어 "날씨가"라는 단어에 '명사'라는 품사를 붙일 수 있습니다.
• 구문 분석(Parsing): 단어들 사이의 관계를 파악하여 문장의 구조를 만듭니다. 예를 들면 "나는 밥을 먹었다"에서 "나"가 주체이고 "밥을 먹었다"가 동작인 것을 알아내는 과정입니다.
• 의미 분석(Semantic Analysis): 각 단어와 문장이 가진 의미와 관계를 파악합니다. 예로 "나는 밥을 덮다."라고 하면 이것은 말이 안 되므로 오류로 판단합니다.
• 감성 분석(Sentiment Analysis): 텍스트에서 긍정적인지 부정적인지 중립인지 등 작성자의 감정 상태나 태도를 파악합니다. 위와 같은 과정들을 거치며 컴퓨터는 사람의 언어에 대한 이해력을 점착 향상시키게 됩니다.

 

자연어 처리의 간단한 예제실습

자연어 처리의 간단한 예제를 ChatGPT에게 물어보고 직접 실습해보았습니다. 아래 왼쪽 화면의 예제코드에서 nltk.word_tokenize 함수는  "I love natural language processing."이라는 주어진 문장을 단어로 나눠주며, nltk.pos_tag 함수는 각 단어에 대한 품사 정보를 부여합니다.  

 

자연어 처리 간단한 예제 프로그램

오른쪽 화면의 결과창을 보면 문장을 단어로 나눈 토큰화 결과와, 품사를 태깅한 결과를 확인할수 있습니다.

Tokens: 뒤에 나오는 리스트는 입력한 문장 "I love natural language processing."이 토큰화된 결과입니다. 즉, 문장이 개별 단어와 구두점으로 분리된 것을 확인할 수 있습니다. Tagged Tokens: 뒤에 나오는 리스트는 각 토큰(단어나 구두점)에 대해 품사 정보가 부여된 결과입니다. 예를 들어, ('I','PRP')에서 'I'는 토큰이고 'PRP'는 해당 토큰의 품사 정보로, 인칭 대명사(personal pronoun)를 의미합니다. 마찬가지로 ('love','VBP')에서 'love'는 동사(verb)임을 알 수 있습니다. 

 

 

 

자연어 처리기술의 활용분야

• 텍스트 분석:텍스트 분석은 대량의 텍스트 데이터에서 유용한 정보를 추출하고 이해하는 과정입니다. 소셜미디어 피드, 고객 리뷰, 뉴스 기사 등 다양한 출처에서 생성된 텍스트 데이터를 분석하여 패턴을 찾거나 결론을 도출합니다. 예를 들면, 최근 대부분의 스타트업 회사는 실시간으로 Twitter 피드를 모니터링하여 사용자들이 자사 제품에 대해 어떻게 생각하는지 파악하기 위해 텍스트 분석을 활용하고 있습니다. 이런 방식으로 회사는 고객들의 반응을 실시간으로 파악하고 마케팅 전략에 반영할 수 있습니다.
• 기계 번역: 기계 번역은 한 언어로 작성된 텍스트나 음성을 다른 언어로 변환하는 것입니다. Google Translate와 같은 서비스가 대표적인 예시인데요. 여러분이 해외 여행 중인데 현지 음식 메뉴판을 이해하지 못한다면 어떻게 하실 건가요? 바로 Google Translate 앱을 켜서 카메라로 메뉴판을 비추면 됩니다. 그러면 앱이 메뉴판의 내용을 여러분의 모국어로 번역해줍니다.
• 감정 분석: 감정 분석은 텍스트에서 작성자의 감정을 판단하는 과정입니다. 이는 고객 의견, 제품 리뷰, 온라인 토론 등에서 작성자가 긍정적인지 부정적인지를 판단하는 데 활용됩니다. 영화 제작사들은 최근 개봉한 영화에 대한 관객들의 반응을 알아보기 위해 감정 분석을 사용합니다. 관객들이 온라인 리뷰에 남긴 코멘트들을 분석하여, 어떤 부분이 잘되었고 어떤 부분이 개선 필요성이 있는지 파악할 수 있게됩니다.

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자연어 처리의 미래

위와 같은 기능 외에도 자연어 처리는 요약, 문장 생성, 질문 응답 등 다양한 기능을 가지고 있습니다. 이러한 기능들은 검색 엔진 최적화(SEO), 음성 인식 시스템, AI 챗봇 등 다양한 애플리케이션에서 활용되며 그 가능성은 무궁무진합니다. 딥러닝과 같은 최신 AI 기술 발전과 함께 자연어 처리도 계속 발전하고 있습니다. 우리 일상 생활 속에서 컴퓨터와 인간 사이의 언어 장벽이 점점 사라지고 있는 것입니다. 이에따라 우리는 더욱 스마트하게 정보를 찾아내거나 서로 소통할 수 있게 되었습니다. 바로 여러분이 이페이지를 찾으신 것처럼 말이죠^^

 

오늘도 인공지능에 대해 한가지 더 알게 되었네요. 그럼 다음시간에 더 유익한 내용으로 찾아뵙겠습니다.