자연어 처리(NLP)란 무엇인가?

자연어 처리(NLP)는 컴퓨터와 사람들이 인간의 언어를 사용하여 상호 작용할 수 있는 방법에 초점을 맞춘 인공 지능(AI)의 한 형태입니다. NLP 기술은 컴퓨터가 우리의 자연스러운 의사소통 모드인 음성과 서면 텍스트를 사용하여 우리를 분석하고, 이해하고, 응답하는 데 도움이 됩니다.

자연어 처리는 컴퓨터 언어학의 하위 전문 분야입니다. 컴퓨터 언어학은 인간 언어의 컴퓨터적 측면을 연구하기 위해 컴퓨터 과학, 언어학, 그리고 인공 지능을 결합한 학제간의 분야입니다.

자연어 처리의 역사는 컴퓨터 과학자들이 인간의 언어를 이해하고 생산하도록 기계를 가르치는 방법을 처음으로 탐구하기 시작했던 1950년대로 거슬러 올라갑니다. 1950년에 수학자 Alan Turing은 그의 유명한 튜링 테스트를 제안했습니다. 어떤 것이 더 실제처럼 들리는지 보기 위해 기계가 만든 음성과 인간의 음성을 겨루는 테스트입니다. 이것은 또한 연구원들이 언어를 번역하기 위해 컴퓨터를 사용하는 가능성을 탐구하기 시작한 때입니다.

NLP는 처음 10년간의 연구에서 규칙 기반 처리에 의존했습니다. 1960년대까지, 과학자들은 시맨틱 분석, 언어 부분 태그 및 구문 분석을 사용하여 인간의 언어를 분석하는 새로운 방법을 개발했습니다. 그들은 또한 첫 번째 말뭉치를 개발했는데, 이 말뭉치는 NLP 알고리즘을 교육하는 데 사용되는 언어 정보로 주석이 달린 큰 기계 판독 가능 문서입니다.

1970년대에 과학자들은 통계적 모델을 사용하여 자연어 텍스트를 분석하고 생성하는 통계적 NLP를 규칙 기반 접근법의 대안으로 사용하기 시작했습니다.

1980년대는 모델을 교육하고 정확도를 향상시키기 위한 보다 효율적인 알고리즘을 개발하는 데 초점을 맞췄습니다. 이것은 NLP에서 머신 러닝 알고리즘의 증가로 이어졌습니다. 머신 러닝은 패턴을 식별하기 위해 많은 양의 데이터를 사용하는 과정으로, 종종 예측을 하는 데 사용됩니다.

딥 러닝, 신경망 및 트랜스포머 모델은 NLP 연구를 근본적으로 변화시켰습니다. 심층 신경망의 출현은 트랜스포머 모델의 발명과 "어텐션 메커니즘"과 결합하여 BERT 및 ChatGPT과 같은 기술을 만들었습니다. 어텐션 메커니즘은 예를 들어 쿼리와 유사한 키워드를 찾는 것을 넘어 한 걸음 더 나아갑니다. 관련성을 기준으로 각 연결된 항의 가중치를 부여합니다. 이것은 현재 사용되고 있는 가장 흥미로운 NLP 기술의 배후에 있는 기술입니다.

자연어 처리는 몇 가지 다른 방식으로 작동합니다. AI 기반 NLP는 머신 러닝 알고리즘과 기술을 사용하여 인간 언어를 처리, 이해 및 생성하는 것을 포함합니다. 규칙 기반 NLP에는 언어 데이터를 분석하고 생성하는 데 사용할 수 있는 규칙 또는 패턴 집합을 만드는 작업이 포함됩니다. 통계적 NLP는 언어를 분석하고 예측하기 위해 대규모 데이터 세트에서 파생된 통계 모델을 사용하는 것을 포함합니다. 하이브리드 NLP는 이 세 가지 접근 방식을 결합합니다.

인공 지능 기반의 NLP 접근법이 오늘날 가장 인기 있습니다. 다른 데이터 중심 학습 접근법과 마찬가지로 NLP 모델을 개발하려면 텍스트 데이터의 사전 처리와 학습 알고리즘의 신중한 선택이 필요합니다.

1단계: 데이터 전처리
이것은 NLP 알고리즘이 텍스트를 분석할 수 있도록 텍스트를 정리하고 준비하는 과정입니다. 일부 일반적인 데이터 전처리 기술에는 대량의 텍스트를 사용하여 데이터로 분할하는 텍스트 마이닝 또는 텍스트를 개별 단위로 분할하는 토큰화가 포함됩니다. 이러한 단위는 구두점, 단어 또는 구가 될 수 있습니다. 불용어 제거는 분석에 별로 도움이 되지 않는 일반적인 단어와 관사를 제거하는 도구입니다. 어간 추출과 표제어 추출은 단어를 기본 어근 형태로 분해하여 의미를 쉽게 식별할 수 있도록 합니다. 품사 태그는 문장에서 명사, 동사, 형용사 및 다른 품사를 식별합니다. 구문 분석은 문장의 구조와 서로 다른 단어들이 어떻게 연관되어 있는지 분석합니다.

2단계: 알고리즘 개발
이것은 전처리된 데이터에 NLP 알고리즘을 적용하는 과정입니다. 그것은 텍스트에서 유용한 정보를 추출합니다. 다음은 가장 일반적인 자연어 처리 작업 중 일부입니다.

• 정서 분석은 텍스트의 정서적인 어조 또는 정서를 결정합니다. 정서 분석은 단어, 구문 및 표현식을 긍정, 부정 또는 중립으로 레이블을 지정합니다.
• 명명된 엔터티 인식은 사용자, 위치, 날짜 및 조직과 같은 명명된 엔터티를 식별하고 분류합니다.
• 주제 모델링은 유사한 단어와 구를 그룹화하여 문서 또는 텍스트 모음에서 기본 주제 또는 테마를 식별합니다.
• 기계 번역은 머신 러닝을 사용하여 한 언어에서 다른 언어로 텍스트를 자동으로 번역합니다. 언어 모델링은 특정 맥락에서 일련의 단어의 가능성을 예측합니다.
• 언어 모델링은 자동 완성, 자동 수정 애플리케이션 및 음성-텍스트 시스템에 사용됩니다.

NLP의 두 가지 분기는 자연어 이해(NLU)와 자연어 생성(NLG)입니다. NLU는 컴퓨터가 인간이 사용하는 유사한 도구를 사용하여 인간의 언어를 이해할 수 있도록 하는 데 중점을 둡니다. 컴퓨터가 문맥, 의도, 정서 및 모호성을 포함하여 인간 언어의 뉘앙스를 이해할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. NLG는 데이터베이스 또는 일련의 규칙에서 인간과 같은 언어를 만드는 데 중점을 둡니다. NLG의 목표는 인간이 쉽게 이해할 수 있는 텍스트를 만드는 것입니다.

자연어 처리의 이점 몇 가지는 다음과 같습니다.

• 커뮤니케이션 향상: NLP는 검색 앱과 더 자연스러운 커뮤니케이션을 가능하게 합니다. NLP는 다양한 스타일과 정서에 적응하여 보다 편리한 고객 경험을 제공합니다.
• 효율성: NLP는 일반적으로 사람들이 완료해야 하는 많은 작업을 자동화할 수 있습니다. 몇 가지 예로는 텍스트 요약, 소셜 미디어 및 이메일 모니터링, 스팸 탐지 및 언어 번역이 있습니다.
• 콘텐츠 큐레이션: NLP는 개인 사용자의 선호도에 따라 가장 관련성이 높은 정보를 식별할 수 있습니다. 맥락과 키워드를 이해하면 고객 만족도가 높아집니다. 데이터를 더 검색 가능하게 만들면 검색 도구의 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

NLP는 여전히 많은 어려움에 직면해 있습니다. 인간의 말은 문맥에 따라 다양한 의미를 가지면서 불규칙하고 종종 모호합니다. 그러나 프로그래머는 처음부터 애플리케이션에 이러한 복잡성을 가르쳐야 합니다.

동음이의어와 구문은 데이터 집합을 혼동할 수 있습니다. 그리고 아무리 좋은 정서 분석이라도 항상 빈정거림과 아이러니를 식별할 수는 없습니다. 인간이 이러한 뉘앙스를 배우는 데는 수년이 걸리고, 심지어는 문자 메시지나 이메일을 통해 어조를 읽는 것도 어렵습니다.

텍스트는 다양한 언어로 게시되며 NLP 모델은 특정 언어에 대해 교육됩니다. NLP에 입력하기 전에 언어 식별을 적용하여 데이터를 언어별로 정렬해야 합니다.

구체적이지 않고 지나치게 일반적인 데이터는 텍스트의 의미를 정확하게 이해하고 전달하는 NLP의 능력을 제한할 것입니다. 특정 도메인의 경우, 대부분의 NLP 시스템이 사용할 수 있는 것보다 더 많은 데이터가 실질적인 청구를 위해 필요합니다. 특히 최신 정보에 의존하는 산업의 경우 매우 구체적인 정보를 제공합니다. ELSER – Elastic Learned Sparse Encoder와 같은 새로운 연구는 이 문제를 해결하여 보다 관련성 있는 결과를 도출하기 위해 노력하고 있습니다.

사람들의 개인 정보를 처리하는 것은 또한 개인 정보 보호 문제를 야기합니다. 의료와 같은 산업에서 NLP는 환자 파일에서 정보를 추출하여 양식을 작성하고 건강 문제를 식별할 수 있습니다. 이러한 유형의 개인 정보 보호 문제, 데이터 보안 문제 및 잠재적 편향은 민감한 분야에서 NLP를 구현하기 어렵게 만듭니다.

NLP를 적용할 수 있는 비즈니스 분야는 다양합니다.

• 챗봇 및 가상 비서: 사용자는 시스템과 대화할 수 있습니다. 일반적인 고객 서비스 도구입니다. 또한 사용자에게 복잡한 워크플로우를 안내하거나 사이트 또는 솔루션 탐색을 지원할 수 있습니다.
• 시맨틱 검색: 제품 추천을 생성하기 위해 전자 상거래에서 자주 사용됩니다. 검색 엔진을 분석하고 지식 기반 검색을 사용하여 키워드의 컨텍스트를 디코딩합니다. 사용자가 보다 관련성 있는 권장 사항을 제공하려는 의도를 해석합니다.
• NER: 텍스트에서 정보를 식별하여 양식을 작성하거나 검색 가능성을 높입니다. 교육 기관은 학생들의 작문을 분석하고 채점을 자동화하기 위해 그것을 사용할 수 있습니다. 또한, 텍스트-음성 변환 및 음성-텍스트 변환 기능을 통해 장애를 가진 사람들이 정보에 더 쉽게 액세스하고 의사소통을 쉽게 할 수 있습니다.
• 텍스트 요약: 업계 전반의 연구자들은 대용량 문서를 간결하고 소화 가능한 텍스트로 빠르게 요약할 수 있습니다. 금융 산업은 이를 활용하여 뉴스와 소셜 미디어를 분석하여 시장 동향을 예측합니다. 정부와 법률 업계는 문서에서 핵심 정보를 추출하기 위해 이를 사용합니다.

ChatGPT와 생성형 인공 지능을 통해 유망한 변화의 약속을 볼 수 있습니다. ChatGPT와 같은 기술이 시장에 진입함에 따라 NLP의 새로운 애플리케이션이 곧 출시될 것입니다. 우리는 음성 인식, 컴퓨터 비전 및 로봇 공학과 같은 다른 기술과의 통합을 통해 더 발전되고 정교한 시스템을 만들 수 있을 것입니다.

NLP는 기계가 개별 사용자를 더 잘 이해하고 그들의 반응과 권장 사항을 조정할 수 있도록 더욱 개인 맞춤형으로 발전할 것입니다. 다국어를 이해하고 생성할 수 있는 NLP 시스템은 국제 비즈니스의 주요 성장 분야입니다. 가장 중요한 것은 NLP 시스템이 자연스럽게 들리는 언어를 생성하는 능력이 지속적으로 향상되고 있다는 점입니다. NLP 시스템은 매일 점점 더 인간에 가까운 소리를 내고 있습니다.

Elastic Stack 8.0이 출시되면서 PyTorch 모델을 Elasticsearch로 업로드하는 기능이 도입되어 Elastic Stack에서 명명된 엔티티 인식 및 정서 분석과 같은 기능을 포함한 최신 자연어 처리(NLP)를 제공할 수 있게 되었습니다.

Elastic Stack은 현재 표준 BERT 모델 인터페이스를 준수하고 WordPiece 토큰화 알고리즘을 사용하는 트랜스포머 모델을 지원합니다.

현재 Elastic과 호환되는 아키텍처는 다음과 같습니다.

• BERT
• BART
• DPR Bi-encoder
• DistilBERT
• ELECTRA
• MobileBERT
• RoBERTa
• RetriBERT
• MPNet
• 위의 트랜스포머 아키텍처를 사용한 SentenceTransformers Bi-Encoder

Elastic을 사용하면 NLP를 활용하여 정보를 추출하고, 텍스트를 분류하며, 비즈니스에 더 나은 검색 관련성을 제공할 수 있습니다. Elastic을 사용하여 NLP를 시작하세요.

• 자연어 처리(NLP)에 대한 기술적 심층 분석
• NLP를 배포하는 방법: 텍스트 임베딩 및 벡터 검색
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