자연어 처리 및 자연어 이해 2024년 심층 가이드

1단계: 단계의 제목은 예상대로 여기에 표시됩니다.

컴퓨터는 프로그래밍 지침과 미리 정해진 일반 언어 명령에 대한 반응이 뛰어나지만, 아직 자연어를 이해하는 초기 단계에 불과합니다.

예를 들어 "전화 끊어"와 같은 간단한 명령은 그 의미를 형성하는 역사적, 구어체적 맥락이 있습니다. 사람의 마음은 이 문구를 빠르게 이해하지만 컴퓨터는 그렇지 않을 수 있습니다.

다행히 자연어 처리(NLP)의 발전으로 컴퓨터는 인간이 언어를 통해 자연스럽게 소통하는 방식을 더 잘 이해할 수 있게 되었습니다.

이 분야에서 성공하면 고객 서비스, 지식 관리, 데이터 캡처 등 수많은 새로운 비즈니스 기회가 창출됩니다. Botpress 실제로 자연어 이해는 기계가 인간을 더 잘 이해할 수 있도록 돕는 것, 즉 대화형 AI를 개발하는 데 영감을 주는 목표의 중심에 있습니다.

자연어 기능을 구현하는 것이 더 쉬워졌지만, 많은 개발자에게 알고리즘은 여전히 '블랙박스'로 남아 있어 이러한 기능을 최적으로 활용하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 지능형 기계를 학습시키는 데 사용할 학습 데이터의 종류를 결정하려면 작동 원리에 대한 기본 사항을 파악하는 것이 필수적입니다. 올바른 학습 데이터를 선택하고 적용하는 것은 성공에 매우 중요합니다.

이 문서에서는 자연어의 기본 사항과 그 기능에 대해 살펴봅니다. 또한 몇 가지 주요 사용 사례를 살펴보고 자체 자연어 솔루션을 시작하는 방법에 대한 권장 사항을 제공합니다.

자연어 처리란 무엇인가요?

자연어 처리는 컴퓨터와 인간의 언어 간의 상호작용을 연구하는 인공 지능의 하위 분야입니다. 언어학과 컴퓨터 과학이 결합된 학문 분야입니다. 자연어 처리의 목적은 자연어 입력을 구조화된 데이터로 변환하는 것입니다. 이를 위해 품사 태깅, 명명된 개체 인식, 구문 분석 등과 같은 다양한 작업을 사용합니다.

자연어 이해(NLU)란 무엇인가요?

자연어 이해는 언어의 이해에 관한 것입니다. 인간과 마찬가지로 이 기술은 이해하지 못해도 무언가를 듣거나 읽을 수 있습니다. 자연어 이해는 대화형 인터페이스를 구동하는 기술입니다. 이해 부분이 없으면 대화가 거의 불가능하거나 기껏해야 어색할 뿐입니다.

NLU는 어떻게 작동하나요?

다른 AI 솔루션과 마찬가지로 이 기술도 학습이 필요합니다. 의도 감지는 챗봇 개발자가 제공하는 훈련 데이터와 플랫폼 엔지니어의 기술 선택에 따라 달라집니다. 이러한 전문가들은 챗봇이 외부 고객에게 서비스를 제공하든 내부 사용자의 지식 관리를 지원하든, 해당 기능의 맥락에서 사용자를 이해할 수 있도록 훈련 데이터를 제공해야 합니다. 훈련을 받더라도 대화가 핵심 기능에서 벗어나 더 일반화되면 NLU는 길을 잃게 됩니다.

다행히도 이러한 기술은 특정 사용 사례에서 매우 효과적일 수 있습니다. 대부분의 개발자와 기술 전문가가 아닌 사용자도 훈련을 최적화하고 실행할 수 있습니다. 최근 컴퓨팅 성능의 기하급수적인 증가로 인해 등장한 AI의 획기적인 발전 덕분에 이러한 솔루션을 그 어느 때보다 더 쉽고, 접근하기 쉽고, 저렴하게 적용할 수 있게 되었습니다.

"이러한 이해를 얻으려면 기계가 품사를 이해하고 생성하고, 개체를 추출 및 이해하고, 단어의 의미를 파악하고, 훨씬 더 복잡한 처리 활동을 사용하여 개념, 구문, 개념, 문법을 의도와 의미라는 큰 그림으로 연결할 수 있어야 합니다." 포브스, "인간의 말을 이해할 수 있는 기계: 인공지능의 대화 패턴," 2020년 6월, Forbes

언어는 우리가 생각하는 것보다 훨씬 복잡하기 때문에 모든 뉘앙스를 고려하고 그 언어 뒤에 숨은 인간의 의도를 성공적으로 파악하는 소프트웨어를 만드는 것 역시 복잡합니다. 하지만 인간 지능과 마찬가지로, AI를 충분히 학습시키면 기계가 이러한 복잡성을 극복할 수 있습니다(학습 데이터가 충분히 잘 형성되어 있다면).

AI 학습에는 각 AI의 용도와 상황에 따라 고유한 특정 요구 사항이 있습니다. 예를 들어 항공 여행에 대한 고객 서비스 기능에서 작동하도록 NLU를 사용하는 챗봇을 학습시키려고 한다고 가정해 봅시다. 이 챗봇은 고객의 자연어를 처리하여 항공편을 예약하고 여정을 조정하는 데 도움을 줄 것입니다.

이 경우 챗봇 개발자는 기계의 자연어 알고리즘에 인텐트 데이터를 제공해야 합니다. 이 데이터는 여행 고객이 예약을 생성하거나 변경할 때 사용할 수 있는 일반적인 문구로 구성됩니다. 자연어 알고리즘(머신 러닝 기능)은 데이터를 스스로 학습하여 대화 도우미가 의미는 비슷하지만 단어가 다른 문구를 인식할 수 있도록 합니다.

이상적으로는 이러한 교육을 통해 대화 도우미가 대부분의 고객 시나리오를 처리할 수 있는 능력을 갖추게 되면 상담원은 사람의 심층적인 역량이 필요하지 않은 지루한 통화에서 벗어날 수 있습니다. 한편 대화 어시스턴트는 사람의 공감이 필요한 대화 등 보다 복잡한 시나리오는 인간 상담원에게 미룰 수 있습니다. 이러한 기능을 갖추고 있더라도 개발자는 알고리즘이 고객 행동과 비즈니스 요구 사항의 변화에 맞춰 내부 모델을 보정할 수 있도록 다양한 데이터를 지속적으로 제공해야 합니다.

이를 위해 단어 벡터화라는 방법을 통해 단어 또는 구문을 해당 '벡터'에 매핑하여 기계가 결과를 예측하고, 단어 유사성을 식별하고, 의미를 더 잘 이해하는 데 사용할 수 있는 실수로 매핑합니다. 단어 벡터화는 자연어를 이해하는 기계의 능력을 크게 확장하며, 이는 이러한 기술의 진보적인 특성과 미래 잠재력을 보여줍니다.

데이터 집합을 구축하기 위한 팁