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자연어 처리 소개: 자연어 처리(NLP)란 무엇인가요?

자연어 처리(NLP)에 대해 들어본 적은 있지만 정확히 무엇인지, 어떤 용도로 사용되는지 잘 모르시나요? 어떤 용도로 사용되는지 모르시나요? 이 글에서는 몇 가지 예를 통해 자연어 처리에 대한 이해를 돕고자 합니다.

자연어 처리(NLP)란 무엇인가요?

자연어 처리는 언어학, 컴퓨터 과학 및 인공 지능의 하위 분야입니다. 이것은 컴퓨터가 언어, 단어 및 음성을 언어, 단어 및 음성을 컴퓨터로 처리하는 것입니다.

컴퓨터와 인간 언어 간의 상호 작용을 개발하는 것, 특히 대량의 자연어 데이터를 처리하고 분석하기 위해 컴퓨터를 프로그래밍하는 방법에 관한 것입니다. 대량의 자연어 데이터를 처리하고 분석하도록 컴퓨터를 프로그래밍하는 것입니다.

실수하지 마세요: 자연어 처리는 언어학만이 아닙니다! 언어학은 소프트웨어를 통해 외국어를 이해하는 것을 외국어를 이해하는 것을 목표로 합니다.

자연어 처리는 규칙을 기반으로 합니다. 하지만 규칙만으로는 충분하지 않습니다. 문맥도 매우 중요합니다. 친구가 당신에게 말할 때 « What a wonderful spring! », 계절 때문인가요, 아니면 물 때문인가요? 다른 예가 있습니다: « I go to the bank. ». 강둑을 따라 걷는 것입니까, 아니면 은행에 돈을 가져가는 것입니까?

따라서 자연어 처리에는 많은 규칙과 사전이 필요합니다.

자연어 처리의 핵심은 컨텍스트

자연어 처리란 무엇인가요?

자연어 처리 덕분에 기계는 문서에 포함된 언어의 문맥적 뉘앙스를 포함하여 문서 내용을 '이해'할 수 있습니다. 문서 내용을 '이해'할 수 있습니다. 또한 기계는 문서에 포함된 정보와 인사이트를 추출하고 문서 자체를 분류하고 정리할 수도 있습니다.

자연어 처리의 과제는 종종 음성 인식, 자연어 이해(NLU), 자연어 생성(NLG)과 관련이 있습니다.

자연어 처리가 흥미로운 이유는 무엇인가요?

세상은 비정형 데이터(즉, 기계에 맞게 형식화되지 않은 데이터)로 가득 차 있습니다. 디지털 데이터의 70~90%에 달합니다. 자연어 처리는 이러한 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있는 훌륭한 방법입니다.

" 2025년까지 고객 상호 작용의 95%를 AI가 담당하게 될 것입니다."

Gartner

기업에게 자연어 처리는 자동화된 방식으로 고객을 파악하고 새로운 기회를 창출할 수 있는 방법입니다. (더 나은 지식, 더 나은 타겟팅...).

자연어 처리 사용 사례

다음은 몇 가지 일반적인 자연어 처리 사용 사례입니다:

자연어 처리는 새로운 것이 아닙니다!

2차 세계대전 중 앨런 튜링은 나치가 보낸 암호화된 메시지를 이해하는 기계를 만들었는데, 이를 튜링 머신이라고 불렀습니다.

튜링 머신

이후 1954년 1월 7일에 수행된 조지타운-IBM 실험은 기계 번역의 영향력 있는 데모였습니다. 조지타운 대학과 IBM이 공동으로 개발한 이 실험은 60개 이상의 러시아어 문장을 영어로 완전 자동 번역하는 것이었습니다. 이 실험에는 6개의 문법 규칙과 250개의 어휘 항목만 있었습니다.

또 다른 흥미로운 이정표는 1966년 MIT 인공 지능 연구소에서 조셉 와이젠바움이 개발한 엘리자(ELIZA) 소프트웨어입니다. 가장 유명한 스크립트인 DOCTOR는 심리 치료사를 시뮬레이션하고 스크립트에 명시된 규칙을 사용하여 사용자 입력에 대해 비지시적인 질문으로 응답했습니다. 이처럼 엘리자는 최초의 챗봇 중 하나이자 튜링 테스트를 시도할 수 있는 최초의 프로그램 중 하나였습니다.

결론

이 포스팅을 통해 자연어 처리가 무엇이며 실생활에서 어떻게 활용될 수 있는지 알아보았습니다. 자연어 처리 분야에는 여전히 많은 과제가 존재하지만 지난 몇 년 동안 큰 진전이 있었습니다. 오늘날 자연어 처리가 성숙해지면서 점점 더 많은 기업이 제품이나 내부 조직에서 자연어 처리를 활용하고 있습니다. NLP Cloud에서 자연어 처리를 자유롭게 사용해 보세요!

Sylvie
NLP 클라우드의 CMO