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자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)란?
자연어는 C,Python,Java와 같은 프로그래밍 언어와 다른, 반드시 특정 어법을 따르지 않고 사람들이 일상적으로 사용하는 언어를 말한다. 자연어 처리는 이러한 자연어를 컴퓨터가 이해하여 해석하고 처리할 수 있도록 해주는 것이다. 즉, 인간의 텍스트, 음성 데이터를 분석하여 구조와 의미를 파악하고, 그 결과를 바탕으로 특정 작업을 수행할 수 있도록 하는 일련의 과정이다.
NLP의 주요 응용 분야
1.
기계 번역(Machine Translation): 한 언어에서 다른 언어로 텍스트를 자동으로 번역한다. 구글 번역(Google Translate)과 같은 서비스가 있다..
2.
음성 인식(Speech Recognition): 음성 데이터를 텍스트로 변환한다. 예를 들어, 스마트폰의 음성 인식 기능이나 음성 기반 가상 비서(Amazon Alexa, Google Assistant 등)가 이 기술을 사용한다.
3.
자연어 이해(Natural Language Understanding, NLU): 텍스트의 의미를 분석하여 사용자의 의도나 문맥을 이해하는 과정이다. 이를 통해 더 복잡한 질문에 대답하거나, 사용자의 요구를 충족시키는 작업을 수행할 수 있다.
4.
자연어 생성(Natural Language Generation, NLG): 데이터에서 정보를 추출하고 이를 자연스러운 언어로 표현하는 과정이다. 예를 들어, 자동 기사 작성, 요약 생성 등에 사용된다.
5.
감정 분석(Sentiment Analysis): 텍스트 데이터에서 저자의 감정이나 태도를 분석하는 기술이다. 소셜 미디어, 제품 리뷰 등에서 사용자의 반응을 분석하는 데 널리 사용된다.
6.
챗봇(Chatbots): 사용자와 자연어로 대화를 나눌 수 있는 컴퓨터 프로그램이다. 고객 지원, 정보 검색 등 다양한 분야에서 활용된다.
NLP 기법의 예시
자연어 처리(NLP) 분야는 매우 광범위하며, 다양한 기법과 알고리즘이 있다. 이들은 텍스트 데이터의 이해, 분석, 생성 등에 사용된다.
1.
토큰화(Tokenization): 텍스트를 작은 단위인 토큰으로 분리하는 과정이다. 토큰은 보통 단어, 구, 또는 문장일 수 있다. 토큰화는 텍스트 데이터를 분석하기 위한 첫 단계로, 다음 처리 단계의 기반이 된다.
2.
불용어 제거(Stop word romoval): 불용어란 텍스트에서 자주 등장하지만 분석에 있어서 실질적인 의미를 가지지 않는 단어들을 말한다. 보통 모델의 성능 향상, 처리 시간과 저장 공간을 줄이기 위해 불용어를 제거해준다.
3.
품사 태깅(Part-of-Speech Tagging): 텍스트 내 각 토큰의 품사(명사, 동사, 형용사 등)를 식별하고 태깅하는 과정이다. 이는 문장의 구조와 의미를 이해하는 데 도움이 된다.
4.
어간 추출(Stemming)과 표제어 추출(Lemmatization): 어간 추출은 단어에서 접미사를 제거하여 기본적인 형태, 즉 '어간'을 찾는 과정이다. 어간 추출의 목적은 관련된 단어들을 동일한 어간으로 줄여서 텍스트의 복잡성을 줄이는 것이다. 표제어 추출은 단어를 그것의 사전형 또는 표제어 형태로 변환하는 과정으로 단어의 의미와 문맥을 이해하려고 하며, 결과적으로 어간 추출보다 정확한 기본 형태를 제공해준다.
5.
구문 분석(Syntactic Parsing): 문장의 구조를 분석하여 그 구조를 나타내는 트리(구문 트리)를 생성한다. 이를 통해 문장 내에서 단어와 구의 관계를 이해할 수 있다.
6.
의미 분석(Semantic Analysis): 문장이나 표현의 의미를 이해하고 해석하는 과정이다. 단어나 문장이 주어진 문맥에서 어떤 의미를 가지는지를 분석한다.
7.
단어 임베딩(Word Embeddings): 단어를 밀집 벡터로 표현하는 기법이다. 이 벡터들은 단어 간의 의미적 관계를 반영한다. 대표적인 예로 Word2Vec, GloVe 등이 있다.
8.
트랜스포머(Transformer) 모델: 어텐션 메커니즘(Attention Mechanism)을 기반으로 하는 모델로, 문장 내의 모든 단어 간의 관계를 한 번에 파악할 수 있다. 이 기법은 BERT, GPT 같은 최신 NLP 모델의 기반이 되며, 높은 이해도와 문맥 분석 능력을 제공한다.
9.
감정 분석(Sentiment Analysis): 텍스트 데이터에서 긍정적, 부정적, 중립적 감정을 자동으로 감지하는 기법이다. 이는 소비자 리뷰, 소셜 미디어 게시물 등에서 사용자의 태도나 반응을 분석하는 데 활용된다.