자연언어처리 NLP는 AI 활용으로 무엇을 실현할까?

자연어란?

그 말대로 인간이 대화하거나 물건을 쓸 때 사용하는 영어나 한국어, 중국어, 일본어와 같은 자연스러운 말을 가리킵니다. 자연 언어는 모호한 표현을 가진 특징이 있습니다.

 

예를 들면, 일상생활에서 대화를 하고 있을 때 "그것은 어떤 의미?" 한편 자연 언어와 대극에 있는 단어가 컴퓨터를 움직이는 프로그램을 짜는 데 사용하는 언어인 프로그래밍 언어입니다.

 

프로그래밍 언어는 컴퓨터에 지시할 목적이 있기 때문에 모호한 표현이 없습니다. 숫자나 기호 등의 룰을 정해, 지시에 대해서 항상 일정한 해석을 시키는 것이 요구되는 것입니다.

NLP

AI에 의한 자연언어처리(NLP)란?

자연 언어처리란 모호성이 있는 자연 언어를 컴퓨터가 인식, 처리해, 실용적으로 취급하기 위한 처리 방법입니다.

자연언어 처리는 영어로 "Natural Language Processing"이라고 부르고 약어로 "NLP"라고도 표기됩니다.

 

자연스럽게 모호한 자연 언어의 요소를 처리하는 것은 컴퓨터가 서투른 부분입니다. 그러나 자연 언어 처리의 구조를 사용하면 인간의 대화 내용과 같은 방대하고 모호한 데이터를 처리하여 시스템 개발이나 앱 개발에 활용할 수 있습니다.

자연 언어 처리의 메커니즘

기계 판독 가능 목록 (MAchine-Readable Catalog MARC)은 컴퓨터가 단어를 이해할 때 필요한 사전 및 목록입니다.

 

자연어 처리를 위해 사전에 준비해 두어야 하는 요소이며 인간의 단어를 컴퓨터가 읽을 수 있도록 변환하는 의미가 있습니다. 코퍼스(Corpus)는 단어 사용법에 대해 기록한 집합체입니다.

 

동사나 형용사등의 식별이나 태그 첨부라고 하는 역할이 있어 코퍼스도 기계가독목록과 같이 자연언어 처리의 공정을 실시하기 위한 사전 준비라는 위치 지정입니다.

 

형태소 분석 여기에서는 자연 언어 처리 할 때의 실제 공정의 설명으로 들어갑니다. 형태소는 자연어 문장에서 의미가 있는 최소 언어 단위입니다. 구체적인 예로서 "큰 붉은 가방을 가진 여성"이라는 문장으로 생각해 봅시다.

 

구문 분석은 전술한 형태소 해석으로 분할한 단어 간의 관계성을 해석하는 처리입니다. 이 문장에서는 인간이 상식적으로 생각하면 "가방이 붉고 크다"라는 의미가 되지만, 컴퓨터가 "여자가 붉고 크다"라고 잘못 인식해 버릴 가능성도 있습니다.

 

구문 분석에 의해 단어의 연결을 정리하는 것으로, "큰", "빨간색"이라고 하는 단어가 "가방"에 대해서 관련되어 있다고 컴퓨터에 인식시킵니다.

 

의미 분석 의미 해석은, 구문 해석으로 처리한 정보를 바탕으로 문장이 가지는 의미를 해석하는 처리입니다. 지금까지의 예에서 말하면, "큰 붉은 가방을 가진 여성"이라는 문장의 의미를 컴퓨터가 올바르게 이해한 상태로 만드는 것을 가리킵니다.

 

의미 해석에서는, 컴퓨터가 이하와 같은 생각을 하는 것으로 "올바르다고 생각되는 문장이다", "상식적으로 있을 수 없는 문장이다"라고 하는 판단을 하는 것도 가능합니다.

 

문맥 해석은 의미 해석의 결과를 보다 상세하게 해석하는 처리를 가리키는 말입니다. 구체적으로는, 복수의 문장에 걸치는 문맥을 이해하거나, 생략되고 있는 단어를 밝히는 등, 고도의 처리를 실시합니다.

 

콘텍스트 분석을 통해 궁극적으로 콘텍스트의 미세한 인식 차이를 방지할 수 있습니다.

자연 언어 처리를 활용하여 할 수 있는 일과 활용 사례

기계 번역 자연언어처리를 이용한 기계번역은 Google 등 다양한 기업이 개발하고 있습니다. 그중에서도 높은 정밀도로 번역해 주면 유명한 기계 번역 서비스가 "DeepL 번역"입니다.

 

DeepL 번역은 딥 러닝을 이용한 인공 지능 시스템을 개발하는 기업인 DeepL 사가 제공하고 있습니다. 

 

대화형 시스템 채팅봇 "Google 어시스턴트", "Siri"등 단말에 탑재되고 있는 대화 시스템에도 자연 언어 처리가 이용되고 있습니다.

 

이러한 대화형 시스템을 사용하면 컴퓨터가 자연 언어인 인간의 단어를 이해하고 사용자와 상호 작용하여 문제를 해결하고 원하는 작업을 수행할 수 있습니다.

 

또한 기업의 홈페이지 등에서 많이 사용되고 있는 채팅봇(대화형 AI)도 자연 언어 처리를 활용한 시스템입니다. 채팅을 통해 사용자의 의문을 해결함으로써, 문의 업무의 부담 경감이나 효율화에 연결될 것입니다.

 

게다가 사외용이 아닌 사내용으로 채팅봇을 도입한 사례도 있어, 사원의 의문답하는 등 업무의 효율화도 실현하고 있습니다.

 

예측 변환은 입력 이력 등을 참고로 표시되는 것으로 후보의 표시에는 자연 언어 처리의 기술을 사용하고 있는 것이 일반적입니다.

 

AI 검색 시스템은 사용자가 수행하는 검색을 원활하게 하는 기능입니다. 적은 정보를 입력하면 필요한 정보를 쉽게 찾을 수 있다는 장점이 있습니다.

 

텍스트 마이닝은 텍스트 데이터 중에서 필요한 정보를 추출하는 기술입니다. 설문조사나 SNS 등의 의견에서 고객의 목소리를 픽업하고 필요를 분석하는 등 마케팅 분야에서 자주 사용되고 있습니다.

 

빅 데이터의 활용에도 자연 언어 처리가 사용되고 있습니다. 예를 들어, 의류 브랜드를 전개하는 기업에서는 매장별 매출이나 구매 이력 등 방대한 데이터를 취급하게 됩니다.

 

데이터가 방대한 만큼 전략의 입안 등에 잘 활용할 수 없다는 경우도 많을 것입니다. 또한 최근에는 빅데이터의 가공이나 처리를 간단하게 실시할 수 있는 서비스도 늘어나고 있습니다.

 

메타버스의 의미와 활용 분야

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