자연어 처리란 무엇입니까?

자연어 처리(NLP)란 무엇입니까?

자연어 처리(NLP)는 컴퓨터와 인간(자연) 언어 간의 상호 작용에 초점을 맞춘 인공 지능 및 계산 언어학 분야입니다. NLP에는 컴퓨터가 의미 있고 유용한 방식으로 인간의 언어를 이해하고, 해석하고, 생성할 수 있도록 하는 알고리즘과 모델의 개발이 포함됩니다.

NLP는 크게 두 가지 주요 범주로 나눌 수 있습니다.

1. 자연어 이해(NLU)
2. 자연어 생성(NLG)

이러한 프로세스는 인간 의사소통의 뉘앙스, 맥락 및 가변성에 중점을 두어 자연어와 인간 언어를 컴퓨터 또는 프로그래밍 언어와 구별합니다.

자연어 이해(NLU)

자연어 이해는 AI가 텍스트나 음성을 이해하는 방식입니다. "이해하다"라는 단어는 약간 잘못된 표현입니다. 컴퓨터는 본질적으로 아무것도 이해하지 못하기 때문입니다. 오히려 인간이 이해할 수 있는 출력으로 이어지는 방식으로 입력을 처리할 수 있습니다.

언어는 철저하게 설명하기가 매우 어렵습니다. 특정 언어의 표준 버전의 모든 단어와 규칙을 문서화하더라도 방언, 속어, 풍자, 문맥 및 이러한 것들이 시간이 지남에 따라 어떻게 변하는 지와 같은 복잡한 문제가 있습니다.

논리 기반 코딩 접근 방식은 이러한 복잡성으로 인해 빠르게 무너집니다. 수십 년에 걸쳐 컴퓨터 과학자들은 사람들이 말하는 내용을 점점 더 정확하게 이해하기 위해 AI가 텍스트를 이해할 수 있는 통계 방법을 개발해 왔습니다.

자연어 생성(NLG)

최근에는 컴퓨터의 언어 생성 능력이 더욱 주목을 받고 있습니다. 실제로 생성 AI의 텍스트 부분은 자연어 생성의 한 형태입니다.

오늘날의 NLG는 본질적으로 매우 정교한 추측 게임입니다. 생성적 AI 모델은 본질적으로 문법 규칙을 이해하는 대신 응답의 맥락을 고려하는 확률 모델을 통해 한 번에 한 단어씩 텍스트를 내뱉습니다. 오늘날의 LLM(대형 언어 모델)은 너무 많은 텍스트에 대해 교육을 받았기 때문에 때로는 내용이 맞지 않더라도 출력은 일반적으로 좋은 사람의 음성으로 나타납니다. (나중에 자세히 설명합니다.)

자연어 처리는 어떻게 작동하나요?

자연어 처리(NLP)에는 인간 언어를 분석하고 이해하는 여러 단계가 포함됩니다. 주요 단계를 살펴보면 다음과 같습니다.

어휘 분석

먼저, 입력은토큰이라는 작은 조각으로 나뉩니다. 토큰은 개별 단어, 단어의 일부 또는 짧은 문구일 수 있습니다.

예를 들어, “cooked”는 동사의 의미와 시제를 별도로 포착하기 위해 “cook”과 “ed”라는 두 개의 토큰이 될 수 있는 반면, “hot dog”는 두 단어가 함께 뚜렷한 의미를 갖기 때문에 하나의 토큰이 될 수 있습니다.

구문 분석

이 단계에서는 토큰의 구조에 초점을 맞춰 토큰을 문법적 프레임워크에 맞춥니다.

예를 들어, “Pat는 모든 사람을 위해 핫도그를 요리했습니다”라는 문장에서 모델은 “cooked”를 과거 시제 동사로 식별하고 “hot dog”를 직접 주어로, “everyone”을 간접 주어로 식별합니다.

의미론적 분석

의미론은 단어의 의미를 이해하는 것을 포함합니다. 이 프로세스는 특히 단어나 문구가 다르게 해석될 수 있는 경우 모델이 화자의 의도를 인식하는 데 도움이 됩니다.

예 문장에서 간접 주어는 여러 사람을 나타내기 때문에 Pat이 핫도그 하나를 요리했을 가능성은 낮으므로 모델은 "1인당 핫도그 1개"라는 의미를 이해할 것입니다.

명명된 엔터티 인식(NER)

이름은 언어 내에서 특별한 속성을 갖습니다. 암시적으로든 명시적으로든 AI 모델은 패스트푸드 체인 이름부터 연중 월까지 다양한 범주 내에서 긴 목록을 작성합니다.

NER는 단일 또는 다중 토큰에서 이를 식별하여 컨텍스트에 대한 이해를 향상시킵니다. 'Pat'의 경우 주목할만한 데이터 포인트 중 하나는 암시된 성별이 모호하다는 것입니다.

NER의 또 다른 측면은 번역 엔진이 지나치게 열망하는 것을 방지하는 데 도움이 된다는 것입니다. 날짜와 국가 이름은 번역되어야 하지만 사람 이름과 회사 이름은 일반적으로 번역되어서는 안 됩니다. (이름인 Pat은 문자 그대로 손을 벌려 부드럽게 두드리는 것으로 번역되어서는 안 됩니다.)

실용적인 분석

이 단계에서는 단어의 문자 그대로의 의미를 따를지, 관용어, 풍자 또는 기타 실제적인 의미와 같은 요소가 있는지 고려합니다.

예문에서 “모든 사람”은 문자 그대로 세상의 모든 사람을 의미합니다. 그러나 한 사람이 요리하는 상황을 고려할 때 Pat이 80억 프랭크를 굽고 배포할 가능성은 극히 낮습니다. 대신 AI는 단어를 '특정 세트 내의 모든 사람'으로 해석합니다.

담론 통합

이 단계에서는 전체 대화나 문서에서 의미가 어떻게 전달되는지 설명합니다. 다음 문장이 “그녀는 낮잠을 잤다”라면, 모델은 “그녀”가 Pat을 지칭하는 것으로 간주하여 다시 나올 경우 성별 모호성을 해소합니다.

자연어 처리의 응용

NLP의 몇 가지 주요 응용 프로그램은 다음과 같습니다.

텍스트 처리

컴퓨터가 입력 텍스트를 해석할 때마다 NLP가 작동합니다. 몇 가지 특정 응용 프로그램은 다음과 같습니다.

• 작문 지원: Grammarly와 같은 도구는 NLP를 사용하여 맞춤법 검사, 문법 교정, 어조 조정 등 작문에 대한 실시간 피드백을 제공합니다. 다음 섹션에서 Grammarly가 NLP를 사용하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.
• 감정 분석: NLP를 사용하면 컴퓨터가 텍스트 뒤의 감정적 어조를 평가할 수 있습니다. 이는 회사가 판매 및 참여에 영향을 미칠 수 있는 제품, 쇼 또는 서비스에 대한 고객의 감정을 이해하는 데 유용합니다.
• 검색 엔진: 검색어 이면의 의미를 분석하여 사용자가 입력한 내용이 정확하게 포함되어 있지 않더라도 결과를 제시할 수 있습니다. 이는 Google과 같은 웹 검색과 소셜 미디어, 쇼핑 사이트와 같은 다른 종류의 검색에 적용됩니다.
• 자동 완성: 귀하가 이미 입력한 내용을 다른 사람(그리고 귀하)이 과거에 입력한 대규모 데이터베이스와 비교함으로써 NLP는 다음에 무슨 내용이 나올지 하나 또는 여러 가지 추측을 제시할 수 있습니다.
• 분류: NLP의 또 다른 일반적인 용도는 다양한 입력을 분류하는 것입니다. 예를 들어, NLP는 회사 제품 및 서비스의 어떤 측면이 리뷰에서 논의되는지 결정할 수 있습니다.

텍스트 생성

NLP 모델이 제공된 텍스트를 이해하면 반응할 수 있습니다. 출력이 텍스트인 경우도 많습니다.

• 재작성: Grammarly와 같은 도구는 텍스트를 분석하여 명확성, 어조 및 스타일 개선을 제안합니다. Grammarly는 또한 NLP를 사용하여 대상 독자의 텍스트 복잡성을 조정하고, 문맥 격차를 파악하고, 개선이 필요한 영역을 식별하는 등의 작업을 수행합니다.
• 요약: 오늘날 세대 AI의 가장 강력한 기능 중 하나는 회의 녹취록이든 훈련을 통해 알고 있는 주제이든 큰 텍스트를 본질에 맞게 줄이는 것입니다. 이는 단기 기억에 많은 정보를 보유하는 능력을 활용하여 더 넓은 맥락을 살펴보고 패턴을 찾을 수 있습니다.
• 뉴스 기사: AI는 때때로 기본 정보를 가져와 전체 기사를 작성하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 야구 경기에 대한 다양한 통계가 주어지면 경기 과정과 다양한 선수의 성과를 안내하는 내러티브를 작성할 수 있습니다.
• 프롬프트 엔지니어링: AI의 메타 사용에서 NLP는 다른 AI에게 지시하는 프롬프트를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 유료 ChatGPT 계정이 있고 이 계정에 사진 생성을 요청하면 DALL-E 이미지 생성 모델에 전달되는 추가 정보와 지침으로 텍스트를 보강합니다.

음성 처리

음성 언어를 텍스트로 변환하면 악센트, 배경 소음, 발음 변화와 같은 문제가 발생합니다. NLP는 문맥 및 의미 정보를 사용하여 전사를 더욱 정확하게 만들어 이 프로세스를 크게 개선합니다.

• 실시간 전사: Zoom 또는 Google Meet과 같은 플랫폼에서 NLP를 사용하면 실시간 전사를 통해 진행 중인 음성의 새로운 맥락을 기반으로 과거 텍스트를 조정할 수 있습니다.또한 음성을 별개의 단어로 분할하는 데에도 도움이 됩니다.
• IVR(대화형 음성 응답) 시스템: 대기업의 고객 서비스 운영에서 일반적으로 사용하는 전화 시스템은 NLP를 사용하여 도움을 요청하는 내용을 이해합니다.

언어 번역

NLP는 일반 사용자와 전문 번역가 모두에게 서비스를 제공하여 언어 간 텍스트를 번역하는 데 중요합니다. 다음은 몇 가지 핵심 사항입니다.

• 일상적인 사용: NLP는 정확한 번역을 제공하여 사람들이 다양한 언어를 사용하여 검색하고, 채팅하고, 공부하고, 여행할 수 있도록 도와줍니다.
• 전문적인 사용: 번역가는 초기 초안에 기계 번역을 사용하여 언어 전문 지식을 통해 다듬는 경우가 많습니다.전문 플랫폼은 의학이나 법률과 같은 특정 분야에 대한 일관된 용어를 유지하기 위해 번역 메모리를 제공합니다.
• 번역 정확도 향상: 전체 문장이나 단락과 같은 더 많은 컨텍스트를 제공하면 NLP 모델이 짧은 문구나 단일 단어보다 더 정확한 번역을 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

NLP의 간략한 역사

NLP의 역사는 규칙 기반 접근 방식, 통계 방법 시대, 딥 러닝 혁명의 세 가지 주요 시대로 나눌 수 있습니다. 각 시대는 현장에 혁신적인 변화를 가져왔습니다.

규칙 기반 접근 방식(1950년대)

1950년대에 시작된 최초의 NLP 프로그램은 하드 코딩된 규칙을 기반으로 했습니다. 이 프로그램은 간단한 문법에는 잘 작동했지만 곧 전체 언어에 대한 포괄적인 규칙을 구축하는 데 어려움이 있음을 드러냈습니다. 인간 언어의 어조와 맥락이 복잡하기 때문에 이러한 접근 방식은 노동 집약적이고 불충분했습니다.

통계적 방법(1980년대)

1980년대에 컴퓨터 과학자들은 큰 텍스트 말뭉치에서 패턴을 찾기 위해 통계적 방법을 사용하는 모델을 개발하기 시작했습니다. 이 접근 방식은 입력을 평가하고 출력을 생성하기 위해 규칙보다는 확률을 활용했으며 더 정확하고 유연하며 실용적인 것으로 입증되었습니다. 30년 동안 NLP의 발전은 주로 처리 능력과 교육 데이터 세트 크기의 점진적인 개선에 의해 주도되었습니다.

딥러닝 (2010년대 중반~현재)

2010년대 중반부터 딥러닝은 NLP에 혁명을 일으켰습니다. 현대의 딥 러닝 기술을 통해 컴퓨터는 인간의 언어를 놀라운 정확도로 이해하고, 생성하고, 번역할 수 있습니다. 이는 종종 특정 작업에서 인간의 성능을 능가하는 경우가 많습니다.

두 가지 주요 발전으로 인해 이러한 발전이 이루어졌습니다.

1. 방대한 훈련 데이터: 연구원들은 인터넷에서 생성된 광범위한 데이터를 활용했습니다.예를 들어, GPT-4와 같은 모델은 백만 권 이상의 책에 해당하는 텍스트에 대해 학습됩니다. 마찬가지로 Google 번역은 대규모 병렬 번역 콘텐츠에 의존합니다.
2. 고급 신경망: 새로운 접근 방식은 신경망을 강화하여 더 큰 입력을 전체적으로 평가할 수 있게 해줍니다.처음에는 순환 신경망 및 관련 기술로 문장이나 짧은 단락을 처리할 수 있었습니다. Attention이라는 기술을 활용하는 오늘날의 변환기 아키텍처는 여러 단락 또는 심지어 전체 페이지를 처리할 수 있습니다. 이렇게 확장된 맥락은 인간의 이해와 마찬가지로 의미를 정확하게 파악할 가능성을 높여줍니다.

Grammarly가 자연어 처리를 사용하는 방법

Grammarly는 규칙 기반 시스템과 기계 학습 모델을 혼합하여 사용하여 작가를 지원합니다. 규칙 기반 방법은 철자법 및 문법과 같은 보다 객관적인 오류에 중점을 둡니다. 어조나 스타일과 같은 재량 작업의 경우 기계 학습 모델을 사용합니다. 이 두 가지 유형은 사용자에게 어떤 제안을 제시할지 결정하는 Gandalf(예: "통과할 수 없음")라는 시스템과 함께 작동하는 경우가 많습니다. Grammarly의 분석 언어학자인 Alice Kaiser-Schatzlein은 "규칙 기반 평가는 주로 정확성 영역에 있는 반면, 모델은 보다 주관적인 유형의 변경에 사용되는 경향이 있습니다."라고 설명합니다.

전체 및 개인 사용자의 피드백은 Grammarly의 모델을 개선하는 데 중요한 데이터 소스를 형성합니다. 또 다른 분석 언어학자인 Gunnar Lund는 이렇게 설명합니다. “우리는 사람들이 과거에 수락하거나 거부한 내용에 따라 제안을 개인화합니다.” 이 피드백은 익명화되어 새로운 기능을 개선하고 개발하는 데 전체적으로 사용되어 도구가 개인 정보를 유지하면서 다양한 쓰기 스타일에 적응할 수 있도록 합니다.

Grammarly의 강점은 다양한 플랫폼에 걸쳐 즉각적이고 고품질의 지원을 제공하는 것입니다. Lund가 지적했듯이 제품 인터페이스는 AI의 강력한 기능을 활용하는 데 중요한 부분입니다. "Grammarly는 즉각적인 지원을 제공합니다... 빠르고 사용하기 쉬운 UI로 NLP를 제공합니다." 이러한 접근성과 반응성은 영어로 글을 쓰는 모든 사람, 특히 영어가 모국어가 아닌 사람에게 도움이 됩니다.

다음 단계는 사용자가 제안을 수락하고 거부하는 것 이상으로 개인화를 수행하는 것입니다. Kaiser-Schatzlein이 말했듯이, "우리는 우리 제품이 문맥을 훨씬 더 잘 인식하고 작가의 개인적인 취향과 표현을 반영하는 글을 생산하기를 원합니다... 우리는 언어가 당신과 더 비슷하게 들리도록 노력하고 있습니다."

편집자 주: Grammarly는 귀하의 개인정보를 매우 중요하게 생각합니다. 사용자 데이터를 보호하기 위해 암호화 및 보안 네트워크 구성과 같은 엄격한 조치를 구현합니다. 자세한 내용은 개인정보 보호정책을 참조하세요.

업계 사용 사례

NLP는 기계가 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 함으로써 산업에 혁명을 일으키고 있습니다. 의료, 법률 서비스, 소매, 보험 및 고객 서비스 분야에서 효율성, 정확성 및 사용자 경험을 향상시킵니다. 다음은 이러한 부문의 몇 가지 주요 사용 사례입니다.

보건 의료

전사 소프트웨어는 각 환자에 대한 임상의의 제한된 시간의 효율성과 효능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 메모를 입력하는 데 많은 시간을 소비하는 대신 앱을 사용하여 환자와의 자연스러운 대화를 기록할 수 있습니다. NLP의 또 다른 계층은 대화를 요약하고 증상, 진단 및 치료 계획과 같은 관련 정보를 구조화할 수 있습니다.

합법적인

NLP 도구는 관련 판례법, 법령 및 판례에 대한 법률 데이터베이스를 검색하여 법률 연구의 시간을 절약하고 정확성을 향상시킬 수 있습니다. 마찬가지로 인간이 놓칠 수 있는 수천 개의 문서에서 패턴과 세부 정보를 찾아 검색 프로세스를 향상할 수 있습니다.

소매

판매자는 감정 분석을 위해 NLP를 사용하여 사이트와 인터넷 전반에 걸친 고객 리뷰와 피드백을 살펴보고 추세를 파악합니다. 일부 소매업체에서는 이러한 분석을 쇼핑객에게 공개하여 많은 제품의 다양한 속성에 대한 소비자의 반응을 요약하기 시작했습니다.

보험

청구에는 광범위한 문서가 포함되는 경우가 많습니다. NLP는 경찰 보고서, 평생 의사의 메모 및 기타 여러 소스에서 관련 정보를 추출하여 기계 및/또는 인간이 더 빠르고 정확하게 판결을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다.

고객 서비스

고객 지원을 제공하는 데 비용이 많이 들기 때문에 기업에서는 직원이 직접 처리해야 하는 입력량을 줄이기 위해 수십 년 동안 챗봇, 음성 응답 전화 트리 및 기타 NLP 도구를 배포해 왔습니다. LLM과 회사별 미세 조정을 모두 활용할 수 있는 생성적 AI는 LLM을 훨씬 더 유용하게 만들었습니다. 오늘날의 NLP 기반 봇은 종종 고객 질문의 미묘한 차이를 이해하고, 보다 구체적인 답변을 제공하며, 심지어 자신이 대표하는 브랜드에 맞게 맞춤화된 어조로 자신을 표현할 수도 있습니다.

자연어 처리의 이점

NLP에는 다음을 포함하여 일상 생활과 기술과의 상호 작용을 크게 향상시키는 광범위한 응용 프로그램이 있습니다.

• 데이터 검색: Google부터 지역 도서관 카탈로그까지 거의 모든 검색 엔진은 NLP를 사용하여 귀하의 의도에 맞는 콘텐츠를 찾습니다. 그렇지 않으면 입력한 내용과 정확하게 일치하는 결과만 나올 수 있습니다.
• 접근성: NLP는 컴퓨터가 시각 장애가 있는 사람들을 위해 소리내어 읽어주거나 청각 장애가 있는 사람들을 위해 음성을 변환하는 방법의 기초입니다.
• 일상적인 번역: 즉각적이고 고품질의 무료 번역 서비스를 통해 전 세계 정보에 더욱 쉽게 접근할 수 있습니다. 이는 단지 텍스트를 텍스트로 변환하는 것이 아닙니다. 시각 및 오디오 번역 기술을 사용하면 언어를 쓰는 방법을 모르더라도 보고 듣는 내용을 이해할 수 있습니다.
• 향상된 의사소통: Grammarly는 NLP가 글쓰기의 명확성을 어떻게 향상시킬 수 있는지 보여주는 훌륭한 예입니다. 문맥상 관련 있는 제안을 제공함으로써 Grammarly는 작가가 의도한 의미를 더 잘 전달하는 단어를 선택할 수 있도록 도와줍니다. 또한 작가가 작가의 어려움을 겪고 있는 경우 Grammarly의 AI 기능은 글쓰기를 시작하기 위한 프롬프트나 아이디어를 제공하여 시작하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

자연어 처리의 과제

NLP는 많은 이점을 제공하지만 다음을 포함하여 해결해야 할 몇 가지 중요한 과제도 제시합니다.

• 편견과 공정성: AI 모델은 본질적으로 옳고 그름을 알지 못하며 훈련 데이터에는 결과에 영향을 미치는 과거(및 현재) 편견이 포함되는 경우가 많습니다.
• 개인 정보 보호 및 보안: 챗봇 및 기타 세대 AI는 개인 정보를 유출하는 것으로 알려져 있습니다. NLP를 사용하면 컴퓨터가 민감한 데이터를 매우 쉽게 처리하고 컴파일할 수 있습니다. 도난의 위험이 높으며 의도하지 않은 배포도 가능합니다.
• 완벽함과는 거리가 멀다: NLP는 특히 구어의 경우 종종 잘못된 결과를 얻습니다. 대부분의 NLP 시스템은 자신의 추측이 얼마나 확실한지 알려주지 않으므로 정확성이 중요한 경우 번역, 성적표 등을 사람이 검토하도록 하십시오.
• 롱테일 언어: NLP 연구의 가장 큰 부분은 영어에 대해 수행되었으며 나머지 대부분은 언어 내에서 분석하기보다는 번역의 맥락에서 이루어졌습니다. 비영어권 NLP를 개선하는 데에는 몇 가지 장벽이 존재합니다. 특히 충분한 훈련 데이터를 찾는 것이 그렇습니다.
• 딥페이크 및 기타 오용: 인간은 문서를 작성하기 시작한 이래로 문서를 위조해 왔지만 NLP의 발전으로 인해 가짜 콘텐츠를 생성하고 탐지를 피하기가 훨씬 쉬워졌습니다. 특히, 가짜는 개인의 맥락과 글쓰기 스타일에 따라 고도로 맞춤화될 수 있습니다.

자연어 처리의 미래

AI의 미래를 예측하는 것은 매우 어려운 작업이지만, 주의해야 할 몇 가지 방향은 다음과 같습니다.

• 개인화: 모델은 귀하의 상황, 선호도 및 요구 사항을 더 잘 이해하기 위해 귀하에 대한 정보를 집계합니다. 이 추진의 까다로운 측면 중 하나는 개인 정보 보호법과 개인 선호도를 존중하는 것입니다. 데이터를 안전하게 유지하려면 책임감 있는 혁신과 AI 개발에 전념하는 도구만 사용하십시오.
• 다국어: 번역을 넘어서는 새로운 기술은 AI 모델이 어느 정도 동일한 숙련도로 여러 언어에서 작동하는 데 도움이 될 것입니다.
• 다중 양식: 최신 AI 혁신은 텍스트, 비디오, 오디오 및 이미지 전반에 걸쳐 다양한 형식으로 동시에 입력을 받을 수 있습니다. 이는 귀하가 이미지나 비디오에 대해 이야기할 수 있고 모델이 귀하가 미디어 맥락에서 말하는 내용을 이해할 것임을 의미합니다.
• 더 빠른 엣지 처리: 이 경우 "에지"는 클라우드가 아닌 장치를 의미합니다. 새로운 칩과 소프트웨어를 사용하면 전화와 컴퓨터가 서버에 데이터를 주고받지 않고도 언어를 처리할 수 있습니다. 이 로컬 처리는 더 빠르고 안전합니다. Grammarly는 이 흥미롭고 새로운 길의 일부이며, 우리 팀은 이미 Google Gemini Nano에서 기기 수준 AI 처리 작업을 진행하고 있습니다.

결론

요약하면, NLP는 컴퓨터가 인간 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 지원하는 AI 및 전산 언어학의 핵심적이고 발전하는 분야입니다. NLP는 컨텍스트 및 가변성과 같은 복잡성을 해결하여 텍스트 처리, 음성 인식, 번역 및 감정 분석 분야의 애플리케이션을 변화시켰습니다. 편견, 개인 정보 보호 및 정확성과 같은 문제에도 불구하고 NLP의 미래는 개인화, 다국어 기능 및 다중 모드 처리의 발전을 약속하며 기술 및 다양한 산업에 대한 영향을 더욱 확대합니다.