NLP는 인간 언어의 규칙 기반 모델링인 컴퓨터 언어학과 통계 모델링, 머신 러닝, 딥 러닝을 결합하여 컴퓨터 및 디지털 기기가 텍스트와 음성을 인식, 이해, 생성할 수 있게 해줍니다.
NLP 연구는 대규모 언어 모델(LLM)의 커뮤니케이션 기술부터 이미지 생성 모델이 요청을 이해하는 능력에 이르기까지 생성형 AI 시대를 여는 데 도움이 되었습니다. NLP는 이미 많은 사람들에게 일상 생활의 일부로 자리 잡았습니다. 검색 엔진을 강화하고, 챗봇에게 음성 명령으로 고객 서비스를 요청하고, 음성으로 작동하는 GPS 시스템, Amazon의 Alexa, Apple의 Siri, Microsoft의 Cortana 같은 스마트폰의 질문 답변 디지털 어시스턴트 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.
NLP는 비즈니스 운영의 간소화 및 자동화, 직원 생산성 향상, 비즈니스 프로세스 간소화 등을 지원하는 엔터프라이즈 솔루션에서도 그 역할이 커지고 있습니다.
NLP는 인간이 매일 사용하는 자연스러운 인간 언어를 사용하여 기계와 더 쉽게 소통하고 협업할 수 있도록 해줍니다. 이는 많은 산업 및 응용 분야에 이점을 제공합니다.
NLP는 고객 후기, 소셜 미디어 게시물, 뉴스 기사 등 비정형 텍스트 데이터에서 인사이트를 추출하여 데이터 분석을 개선합니다. NLP는 텍스트 마이닝 기술을 사용하여 대규모 데이터 세트에서 첫눈에 발견되지 않는 패턴, 추세 및 감정을 식별할 수 있습니다. 감성 분석을 통해 텍스트에서 태도, 감정, 풍자, 혼란 또는 의심과 같은 주관적인 특성을 추출할 수 있습니다. 이는 주로 시스템 또는 다음 응답을 할 가능성이 가장 높은 사람에게 커뮤니케이션을 라우팅하는 데 사용됩니다.
이를 통해 기업은 고객 선호도, 시장 상황 및 여론을 더 잘 이해할 수 있습니다. NLP 도구는 또한 방대한 양의 텍스트를 분류 및 요약할 수 있으므로 분석가가 주요 정보를 쉽게 식별하고 보다 효율적으로 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
NLP는 사용자 쿼리의 이면에 숨은 의도를 시스템이 이해할 수 있도록 하여 보다 정확하고 상황에 맞는 결과를 제공함으로써 검색에 도움이 됩니다. NLP 기반 검색 엔진은 키워드 매칭에만 의존하는 것이 아니라 단어와 구문의 의미를 분석하므로 쿼리가 모호하거나 복잡한 경우에도 정보를 쉽게 찾을 수 있습니다. 이를 통해 웹 검색, 문서 검색 또는 엔터프라이즈 데이터 시스템 등 모든 분야에서 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.
NLP는 고급 언어 모델을 사용하여 다양한 목적에 맞게 사람과 유사한 텍스트를 생성합니다. GPT-4와 같은 사전 학습된 모델은 사용자가 제공한 프롬프트에 따라 기사, 보고서, 마케팅 카피, 제품 설명, 심지어 창의적인 글까지 생성할 수 있습니다. NLP 기반 툴은 이메일 초안 작성, 소셜 미디어 게시물 또는 법률 문서 작성과 같은 작업을 자동화하는 데도 도움이 될 수 있습니다. NLP는 컨텍스트, 어조 및 스타일을 이해함으로써 일관되고 관련성이 있으며 의도한 메시지와 일치하는 콘텐츠를 생성하여 품질을 유지하면서 콘텐츠 제작에 드는 시간과 노력을 절약합니다.
NLP는 컴퓨터 언어학과 머신 러닝 알고리즘, 딥 러닝을 결합한 것입니다. 컴퓨터 언어학은 데이터 과학을 사용하여 언어와 음성을 분석합니다. 여기에는 구문 분석과 의미 분석의 두 가지 주요 분석 유형이 포함됩니다. 구문 분석은 단어의 구문을 분석하고 미리 프로그래밍된 문법 규칙을 적용하여 단어, 구 또는 문장의 의미를 결정합니다. 의미 분석은 구문 분석을 사용하여 단어에서 의미를 도출하고 문장 구조 내에서 그 의미를 해석합니다.
단어 구문 분석은 두 가지 형식 중 하나를 사용할 수 있습니다. 종속성 구문 분석은 명사와 동사를 식별하는 등 단어 사이의 관계를 살펴보고, 구성 요소 구문 분석은 문장 또는 단어 문자열의 구문 구조를 뿌리부터 순서대로 표현한 구문 분석 트리(또는 구문 트리)를 구축합니다. 결과로 생성된 구문 분석 트리는 언어 번역기 및 음성 인식 기능의 기초가 됩니다. 이상적으로는 이 분석을 통해 텍스트 또는 음성 출력을 NLP 모델과 사람 모두가 이해할 수 있게 됩니다.
특히 자기 지도 학습(SSL)은 NLP가 AI 모델을 훈련시키기 위해 많은 양의 레이블이 지정된 데이터를 필요로 하기 때문에 NLP를 지원하는 데 유용합니다. 이러한 레이블이 지정된 데이터 세트의 경우 사람이 수동으로 레이블을 지정하는 프로세스인 주석이 필요하기 때문에 시간이 많이 걸려 충분한 데이터를 수집하는 것이 매우 어려울 수 있습니다. 자기 지도 방식은 학습 데이터에 수동으로 라벨을 지정해야 하는 일부 또는 전체적인 업무를 대체하므로 시간과 비용 면에서 더 효율적일 수 있습니다.
NLP에 대한 세 가지 접근 방식은 다음과 같습니다.
초기의 NLP 애플리케이션은 사전 프로그래밍된 규칙이 필요한 단순한 if-then 의사 결정 트리였습니다. 초보적인 자연어 생성(NLG) 기능만 있던 원래 버전의 MoviePhone과 같이, 이러한 애플리케이션은 특정 프롬프트에 대한 응답으로만 답변을 제공할 수 있습니다. 규칙 기반 NLP에는 머신 러닝이나 AI 기능이 없기 때문에 이 기능은 매우 제한적이며 확장성이 떨어집니다.
이후에 개발된 통계적 NLP는 텍스트 및 음성 데이터의 요소를 자동으로 추출, 분류 및 레이블을 지정한 다음 해당 요소의 가능한 각 의미에 통계적 우도를 할당합니다. 이는 머신 러닝을 기반으로 품사 태깅과 같은 정교한 언어학 분석을 가능하게 합니다.
통계적 NLP는 회귀 또는 마르코프 모델을 비롯한 수학적(통계적) 방법을 사용하여 언어를 모델링할 수 있도록 단어 및 문법 규칙과 같은 언어 요소를 벡터 표현에 매핑하는 필수 기술을 도입했습니다. 이는 맞춤법 검사기 및 T9 문자(옛날 버튼식 전화기의 9개 버튼에 적힌 글자) 등 초기 NLP 개발에 정보를 제공했습니다.
최근에는 딥 러닝 모델이 텍스트와 음성 등 방대한 양의 비정형 원시 데이터를 사용하여 더욱 정확도를 높임으로써 NLP의 지배적인 모드가 되었습니다. 딥 러닝은 신경망 모델을 사용한다는 점에서 통계적 NLP의 더욱 발전된 버전으로 볼 수 있습니다. 모델은 여러 하위 범주를 갖습니다.
시퀀스-투-시퀀스(seq2seq) 모델: 순환 신경망(RNN)을 기반으로 하는 이 모델은 주로 한 도메인(예: 독일어)의 구문을 다른 도메인(예: 영어)의 구문으로 변환하는 기계 번역에 주로 사용되었습니다.
트랜스포머 모델: 언어의 토큰화(단어 또는 하위 단어와 같은 각 토큰의 위치)와 자기 주의(종속성 및 관계 파악)를 사용하여 서로 다른 언어 부분 사이의 관계를 계산합니다.트랜스포머 모델은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 자기 지도 학습을 사용해 효율적으로 학습할 수 있습니다. 트랜스포머 모델에서 획기적인 점은 Google 검색 엔진 작동 방식의 기반이 되었고 지금도 여전히 검색 엔진의 근간을 이루고 있는 트랜스포머의 양방향 인코더 표현(BERT)입니다.
자동 회귀 모델: 이 유형의 트랜스포머 모델은 시퀀스의 다음 단어를 예측하도록 특별히 학습되어 텍스트 생성 능력에서 큰 도약을 제공했습니다. 자기회귀 LLM의 예로는 GPT, Llama, Claude 및 오픈 소스 Mistral이 있습니다.
파운데이션 모델: 사전 구축되고 선별된 파운데이션 모델을 사용하면 NLP 작업을 더 빨리 시작하고 운영에 대한 신뢰를 높일 수 있습니다. 예를 들어, IBM Granite 파운데이션 모델은 여러 산업에 걸쳐 광범위하게 적용 가능합니다. 콘텐츠 생성 및 인사이트 추출을 포함한 NLP 작업을 지원합니다. 또한 모델을 외부 지식 소스에 연결하여 응답 품질을 개선하기 위한 프레임워크인 검색 증강 생성을 순조롭게 사용할 수 있습니다. 이 모델은 텍스트의 주요 정보를 식별하고 추출하는 명명된 엔티티 인식도 수행합니다.
여러 NLP 작업은 일반적으로 인간의 텍스트와 음성 데이터를 분류하여 컴퓨터가 수집 내용을 쉽게 이해할 수 있도록 합니다. 이러한 작업에는 다음이 포함됩니다.
동일 지시성 해결
명명된 엔티티 인식
품사 태그 지정
단어 의미 명확화
두 단어가 동일한 엔터티를 지시하는지 여부와 이러한 경우를 식별하는 작업입니다. 가장 일반적인 예는 특정 대명사가 지칭하는 사람이나 사물을 결정하는 것입니다(예: ‘그녀’ = ‘메리’). 그러나 텍스트에서 은유나 관용구를 식별하는 것도 포함될 수 있습니다(예: '곰'이 동물이 아니라 덩치 크고 털이 많은 사람을 가리키는 경우).
NER은 단어나 구문을 유용한 엔티티로 식별합니다. NER은 '런던'을 장소로 식별하고 '마리아'를 사람의 이름으로 식별합니다.
문법 태깅이라고도 하는 이 과정은 단어나 텍스트의 사용과 문맥에 따라 단어나 텍스트에서 어느 부분이 품사인지 결정하는 과정입니다. 예를 들면 'I can make a paper plane'에서는 'make'를 동사로, 'What make of car do you own?'에서는 'make'를 명사로 식별합니다.
가능한 의미를 여러 개 가진 단어에 대해 적합한 단어 의미를 선택하는 것입니다. 이는 의미 분석 프로세스를 사용하여 문맥에서 단어를 검사합니다.예를 들어 단어 의미 명확화는 'make the grade'와 'make a bet'에서 각각 '성취하다'와 '하다'로 사용되는 동사 'make'의 의미를 구분하는 데 도움이 됩니다. 'I will be merry when I marry Mary'를 분류하려면 정교한 NLP 시스템이 필요합니다.
NLP는 기계가 처리할 수 있는 방식으로 인간의 언어를 분석, 이해 및 생성하기 위해 다양한 컴퓨팅 기술을 결합하여 작동합니다. 다음은 일반적인 NLP 파이프라인과 해당 단계에 대한 개요입니다.
NLP 텍스트 전처리는 원시 텍스트를 기계가 더 쉽게 이해할 수 있는 형식으로 변환하여 분석할 수 있도록 준비합니다. 모든 작업은 토큰화에서 시작됩니다. 토큰화는 텍스트를 단어, 문장, 구와 같은 더 작은 단위로 나누는 것입니다. 이렇게 하면 복잡한 텍스트를 관리하기 쉬운 부분으로 나눌 수 있습니다. 다음으로 모든 문자를 소문자로 바꿔서 텍스트를 표준화해 'Apple'과 'apple' 같은 단어가 동일하게 처리되도록 소문자 변환을 적용합니다. 또 다른 일반적인 단계는 불용어 제거로, 'is' 또는 'the'같이 자주 사용되지만 텍스트에 큰 의미를 더하지 않는 단어를 필터링하여 제거합니다. 어간 분석 또는 어근화는 '달리기'를 '달리다'로 바꾸는 것처럼 단어를 어근 형태로 줄이고 동일한 단어의 다양한 형태를 그룹화하여 언어를 더 쉽게 분석할 수 있게 만듭니다. 또한 구두점, 특수 문자, 숫자 등 분석을 복잡하게 만들 수 있는 원치 않는 요소를 제거하기 위해 텍스트 정리를 사용합니다.
전처리가 끝나면 텍스트가 정리되고 표준화되어 머신 러닝 모델이 효과적으로 해석할 수 있게 됩니다.
특징 추출은 원시 텍스트를 기계가 분석하고 해석할 수 있는 수치 표현으로 변환하는 프로세스입니다. 여기에는 문서에서 단어의 존재 여부와 중요성을 정량화하는 Bag of words 및 TF-IDF와 같은 NLP 기술을 사용하여 텍스트를 구조화된 데이터로 변환하는 작업이 포함됩니다. 좀 더 정교한 방법인 Word2Vec 또는 GloVe와 같은 단어 임베딩이 사용되기도 합니다. 이 방법은 단어를 연속 공간에서 조밀한 벡터로 표현하여 단어 간의 의미 관계를 캡처합니다. 문맥 임베딩은 단어가 등장하는 문맥을 고려함으로써 이 기능을 개선해 더 풍부하고 미묘한 표현을 가능하게 합니다.
텍스트 분석은 다양한 계산 기술을 통해 텍스트 데이터에서 의미 있는 정보를 해석하고 추출하는 것을 포함합니다. 이 프로세스에는 단어의 문법적 역할을 식별하는 품사(POS) 태깅과 이름, 위치, 날짜 등의 특정 엔티티를 감지하는 명명된 엔티티 인식(NER)과 같은 작업이 포함됩니다. 종속성 구문 분석은 단어 간의 문법적 관계를 분석하여 문장 구조를 이해하는 반면, 감정 분석은 텍스트의 감정적 어조를 결정하고 텍스트가 긍정적, 부정적 또는 중립적인지 평가합니다. 주제 모델링은 텍스트 내에서 또는 문서 말뭉치 전체에서 기본 테마 또는 주제를 식별합니다. 자연어 이해(NLU)는 문장의 숨겨진 의미를 분석하는 데 중점을 둔 NLP의 하위 집합입니다. NLU를 사용하면 소프트웨어는 다른 문장에서 유사한 의미를 찾거나 다른 의미를 가진 단어를 처리할 수 있습니다. NLP 텍스트 분석은 이러한 기술을 통해 비정형 텍스트를 인사이트로 변환합니다.
그런 다음 처리된 데이터를 사용하여 머신 러닝 모델에게 데이터 내의 패턴과 관계를 학습시킵니다. 학습이 진행되는 동안 모델은 매개 변수를 조정하여 오류를 최소화하고 성능을 개선합니다. 학습이 완료되면 모델을 사용하여 예측을 수행하거나 보이지 않는 새로운 데이터에 대한 출력을 생성할 수 있습니다. NLP 모델링의 효과는 평가, 검증 및 미세 조정을 통해 지속적으로 개선되어 실제 애플리케이션에서 정확성과 관련성을 향상시킵니다.
다양한 소프트웨어 환경은 해당 프로세스 전반에 걸쳐 유용합니다. 예를 들어, 자연어 툴킷(NLTK)은 Python 프로그래밍 언어로 작성된 영어용 라이브러리 및 프로그램 모음입니다. 텍스트 분류, 토큰화, 어간 추출, 태깅, 구문 분석 및 의미 추론 기능을 지원합니다. TensorFlow는 머신 러닝 및 AI를 위한 무료 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리로, NLP 애플리케이션용 모델을 학습시키는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 툴을 배우고 싶은 사용자를 위한 튜토리얼과 인증도 많이 있습니다.
사람의 말에도 오류가 발생하는 것처럼, 최첨단 NLP 모델도 완벽하지 않습니다. 다른 AI 기술과 마찬가지로 NLP에도 잠재적인 함정이 있습니다. 인간의 언어는 모호성으로 가득 차 있어 프로그래머가 텍스트 또는 음성 데이터의 의도된 의미를 정확하게 파악하는 소프트웨어를 작성하기가 매우 어렵습니다. 인간이 언어를 배우는 데 수년이 걸릴 수 있으며, 계속해서 배우는 사람들도 많습니다. 하지만 프로그래머는 자연어 기반 애플리케이션이 불규칙성을 인식하고 이해할 수 있도록 교육해야 애플리케이션이 정확하고 유용하게 작동할 수 있습니다. 여기에는 다음과 같은 위험이 관련되어 있습니다.
다른 AI 기능들이 그렇듯, 편향된 데이터가 학습에 사용되면 답변이 왜곡됩니다.더 다양한 사용자가 NLP 기능을 사용할수록 이러한 위험이 더 커지고, 특히 정부 서비스, 의료 및 인사 관련 상호 작용과 같은 분야가 더 취약합니다.예를 들어 웹에서 스크랩한 학습 데이터 세트는 편향이 발생하기 쉽습니다.
프로그래밍에서와 마찬가지로 쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나올 수밖에 없습니다. 음성 인식은 Speech to Text 변환이라고도 하며 음성 데이터를 텍스트 데이터로 안정적으로 변환하는 작업입니다. 그러나 음성 입력이 알아듣기 힘든 사투리로 되어 있거나, 웅얼거리거나, 속어 또는 동음이의어, 문법 오류, 관용구, 미완성 문장, 발음 오류, 축약어가 너무 많거나, 배경 소음이 너무 큰 경우 NLP 솔루션이 혼란을 일으킬 수 있습니다.
새로운 단어가 지속적으로 만들어지거나 도입되고 있습니다. 문법 규칙은 발전할 수도 있고 의도적으로 무시될 수도 있습니다. 이러한 경우 NLP는 최선의 추측을 하거나 확실하지 않다고 인정할 수 있으며, 어느 쪽이든 이는 문제를 야기합니다.
사람이 말을 할 때는 목소리 톤이나 몸짓을 활용해 단어만 사용할 때와 전혀 다른 의미를 전달할 수 있습니다. 효과를 주기 위한 과장, 중요성을 강조하거나 빈정거리기 위한 단어 강조가 사용되면 NLP가 이해하지 못하므로 의미 분석을 더 어렵게 만들고 신뢰도를 떨어뜨릴 수 있습니다.
NLP 애플리케이션은 사실상 거의 모든 산업 분야에서 찾을 수 있습니다.
금융 거래에서는 데이터에 액세스하거나 증권 또는 상품을 거래할 때 나노초가 성공과 실패의 차이를 만들 수 있습니다. NLP는 재무제표, 연간 및 규제 보고서, 보도 자료 또는 소셜 미디어에서 정보 마이닝을 가속화할 수 있습니다.
새로운 의학적 인사이트와 획기적인 발견은 많은 의료 전문가들이 따라잡을 수 있는 것보다 더 빠르게 등장할 수 있습니다. NLP 및 AI 기반 도구는 건강 기록 및 의학 연구 논문을 빠르게 분석하여 더 나은 정보에 기반한 의료 결정을 내리거나, 질환을 감지하고 예방하는 데 도움이 될 수 있습니다.
NLP는 청구를 분석하여 우려되는 영역을 나타내는 패턴을 식별하고 청구 처리의 비효율성을 찾을 수 있으므로 처리 및 직원의 노력을 최적화할 수 있습니다.
거의 모든 법적 사건에서는 엄청난 양의 서류, 배경 정보 및 법적 선례를 검토해야 합니다. NLP는 법적 증거 자료 제출을 자동화하고, 정보 정리를 지원하고, 검토 속도를 높이고, 모든 관련 세부 정보를 캡처하여 검토할 수 있도록 지원합니다.
IBM watsonx Orchestrate를 사용하여 확장 가능한 AI 어시스턴트 및 에이전트를 쉽게 설계하고, 반복적인 작업을 자동화하고, 복잡한 프로세스를 간소화합니다.
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