자연어 이해 NLU는 어떻게 작동하나요?

자연어 이해(NLU)는 기업이 고객과 상호 작용하는 방식을 변화시켰습니다. 문자 메시지, 이메일 및 기타 형태의 커뮤니케이션에서 고객의 의도를 해독하는 능력은 크고 작은 비즈니스에 필수적인 요소가 되었습니다.

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자연어 이해(NLU)란 무엇인가요?

자연어 이해(NLU )는 인공 지능(AI)의 한 분야입니다. NLU는 컴퓨터 언어학을 의미 있고 흥미로운 방식으로 적용하는 분야인 자연어 처리(NLP)의 주요 하위 분야 중 하나입니다.

NLP는 정보 검색, 정보 추출, 텍스트 마이닝, 음성 인식, 언어 모델, 대화 관리, 기계 번역, 대화형 인터페이스, 자연어 생성(NLG) 등과 같은 여러 하위 분야를 포괄하는 광범위한 용어입니다. NLU는 기계가 인간을 이해할 수 있게 해주는 NLP의 가장 중요한 분야 중 하나입니다.

NLU의 목표는 컴퓨터 소프트웨어가 구두 및 서면 형태의 자연스러운 인간 언어를 이해할 수 있도록 하는 것입니다. NLU는 알고리즘을 사용하여 사람의 음성을 의미론적 및 실용적 정의의 잘 정의된 데이터 모델로 변환하는 방식으로 작동합니다.

NLU에는 두 가지 기본 개념이 있습니다:

의도 인식

의도 인식의 목적은 텍스트 본문 내에서 사용자의 정서를 파악하고 당면한 커뮤니케이션의 목적을 파악하는 것입니다. 텍스트의 의미를 파악하기 때문에 의도 인식은 NLU 시스템에서 가장 중요한 부분으로 간주될 수 있습니다.

엔티티 인식

엔티티 인식의 초점은 메시지의 엔티티를 식별하여 엔티티에 대한 가장 중요한 정보를 추출하는 것입니다. 엔티티 인식은 숫자 엔티티와 명명된 엔티티라는 두 가지 주요 유형의 엔티티를 기반으로 합니다. 숫자 엔터티는 숫자, 통화, 날짜, 백분율 등 모든 유형의 숫자 값을 나타낼 수 있습니다. 반면에 명명된 엔티티는 사람, 회사, 위치의 이름일 수 있습니다.

예를 들어 1월 11일에 맨섬행 비행기 티켓을 요청하는 경우 다음과 같은 방식으로 분류할 수 있습니다:

• 항공권 [의도]
• 비행기 여행 [의도]
• 맨섬 [위치]
• 1월 11일 [날짜]

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NLU 학습 데이터의 목적

"샘플 발화"라고도 하는 훈련 데이터는 NLU를 활용하는 시스템이 상호 작용할 것으로 예상되는 통신 유형에 대한 서면 예시 집합입니다. NLU 학습 데이터를 사용하는 목적은 실제 사람의 말하기 사례를 처리할 수 있도록 NLU 시스템을 준비하는 것입니다.

학습 데이터는 구조화되지 않은 언어를 '버킷'이라는 집합으로 구성합니다. 이러한 버킷의 목적은 서로 다르지만 의미가 같거나 유사한 언어의 예를 포함하는 것입니다. 예를 들어, 동일한 버킷에 "차량 서비스 예약"과 "제 위치로 택시를 불러주세요"라는 문구가 포함될 수 있는데, 두 문구의 의도가 동일한 행동을 암시하기 때문입니다.

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챗봇에서 NLU는 어떻게 작동하나요?

자연어 이해는 chatbots 에서 사람들이 자신의 단어로 말할 때 말하는 것을 이해하기 위해 사용됩니다. 이를 통해 인간과 chatbots 간에 원활한 대화가 이루어질 수 있습니다. 인공지능이 자연어 이해를 성공적으로 구현하려면 먼저 학습을 거쳐야 합니다. 머신러닝 기능을 갖춘 chatbots 은 학습 데이터를 사용하여 구조화되지 않은 언어에서 문맥을 도출하는 방법을 파악할 수 있습니다.

고객의 가상 비서 역할을 하도록 만들어진 chatbots 의 경우, 학습 데이터는 해당 업무와 관련된 것만 제공되며 다른 주제와 관련된 개념은 이해하지 못합니다. 인간과 마찬가지로 AI도 올바른 개념을 학습하지 못하면 복잡한 업무를 처리할 수 있는 정보를 얻지 못합니다.

자동 음성 인식 기능이 챗봇의 인프라에 통합되면 NLU 분석을 위해 음성을 텍스트로 변환할 수 있습니다. 즉, 이제 기업은 사용자의 말을 이해하고, 지시를 따르고, 생성된 음성을 사용하여 응답할 수 있는 대화형 어시스턴트를 만들 수 있습니다.

NLU를 성공적으로 구현하려면 챗봇이 다음을 수행할 수 있어야 합니다:

• 품사 이해 및 생성
• 엔티티 추출 및 이해
• 단어의 의미 파악하기
• 다른 처리 활동을 사용하여 개념, 구문 및 문법을 의도와 의미에 대한 그림으로 연결합니다.

봇과 대화형 AI의 차이점

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자연어 이해의 예

받은 편지함에서 NLU의 명확한 사용 예를 확인할 수 있습니다. 모든 주요 이메일 솔루션에는 NLU 기반 스팸 필터링 기능이 포함되어 있습니다. 이러한 솔루션은 수신 이메일을 정리하여 스팸과 컴퓨터 바이러스를 제거합니다. 또한 기업에서는 이메일 필터를 사용하여 발신 이메일을 검사하여 모든 직원이 회사 정책을 준수하는지 확인할 수 있습니다.

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자연어 이해 애플리케이션 및 사용 사례

대화형 chatbots

대화형 AI의 도입으로 고객 지원이 혁신적으로 변화했습니다. 고객 서비스( chatbots)를 구현한 덕분에 고객은 더 이상 제품 및 서비스에 대한 지원을 받기 위해 긴 전화 대기 시간을 겪을 필요가 없습니다.

NLU를 구현하면 베어본 응답만 제공할 수 있었던 chatbots 에서 키워드 인식을 사용하여 대화 기능을 강화할 수 있습니다. NLU 기반 chatbots 은 고객 여정의 모든 단계에서 연중무휴 24시간 즉각적인 고객 지원을 제공할 수 있습니다. 이러한 역량은 일반적인 문제를 해결하기 위한 신속한 커뮤니케이션 채널을 구축하여 고객 만족도를 크게 향상시킵니다.

고객 서비스 chatbots 에서 NLU를 활용할 수 있습니다:

• 자주 묻는 질문 답변
• 결제 및 배송 간소화
• 개인화된 입력 및 방향 제공

NLU chatbots 를 통해 기업은 운영 비용을 절감하면서 광범위한 사용자 문의를 처리할 수 있습니다. 이러한 chatbots 은 인간 상담원이 부족할 수 있는 영역에서 고객 서비스를 대신할 수 있습니다. 예를 들어 chatbots 을 사용하는 콜센터는 하루 중 언제든 고객이 이용할 수 있는 상태를 유지할 수 있습니다. chatbots 는 지치거나 좌절하지 않기 때문에 일관되게 긍정적인 어조를 보여줄 수 있어 브랜드 평판을 그대로 유지할 수 있습니다. NLU는 chatbots 에 어느 정도의 감성 지능을 부여하여 분노한 고객에게 감정적으로 적절한 대응을 할 수 있는 역량을 제공합니다.

자동 발권 지원

티켓팅을 수동으로 관리하면 여러 가지 불편한 점이 발생할 수 있습니다. 여기에는 지연, 수없이 오고가는 이메일, 고객 불만 등이 포함됩니다. NLU를 사용하면 이러한 대량의 수동 프로세스를 AI 기반 자동 절차로 쉽게 대체할 수 있습니다. 

각 티켓의 텍스트를 이해할 수 있는 NLU 시스템은 티켓을 적절히 필터링하여 적절한 전문가나 부서로 라우팅할 수 있습니다. NLU 소프트웨어는 실제 요청이 무엇인지 이해하기 때문에 관련 담당자나 팀으로부터 더 빠른 속도로 응답을 받을 수 있습니다. 이 시스템은 고객과 직원 모두에게 신뢰할 수 있는 정보를 적시에 제공할 수 있습니다.

이 기능은 전반적으로 유용하지만 특히 고객 서비스 및 IT 부서에 유용합니다. NLU 시스템은 상호 작용하는 다양한 요청의 컨텍스트와 의미를 이해할 수 있기 때문에 가장 긴급한 티켓에 플래그를 지정하고 솔루션을 추천할 수 있습니다.

감정 분석

고객의 의견, 니즈, 욕구를 이해하는 것은 조직과 브랜드의 주요 우선순위 중 하나입니다. 고객 경험이 긍정적인지 부정적인지에 대한 가시적인 정보를 확보함으로써 기업은 제품 및 서비스 제공 방식을 재고하고 개선할 수 있습니다. NLU 기반 감성 분석은 고객의 목소리를 포착하고 텍스트에서 감정을 추출하여 고객과 브랜드 관계를 개선하는 데 사용하는 매우 효과적인 방법입니다.

가장 기본적인 감성 분석은 소셜 미디어 게시물과 같은 자연어 입력 뒤에 숨어 있는 어조를 파악할 수 있습니다. 한 걸음 더 나아가, 이 소프트웨어는 비정형 데이터를 고객의 일반적인 의견을 설명하는 이해하기 쉬운 고객 피드백 보고서로 구성할 수 있습니다. 이러한 데이터를 통해 마케팅 팀은 캠페인을 실행할 때 보다 전략적으로 대응할 수 있습니다.

자동화된 문서 검토

복잡한 문서를 수동으로 검토하는 것은 매우 번거롭고 피곤하며 시간이 많이 걸리는 작업일 수 있습니다. 게다가 일상적이고 반복적인 작업은 종종 인적 오류의 위험이 있으며, 대상 문서의 성격이 민감한 경우 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.

반면, NLU 시스템은 모든 유형의 문서를 전례 없는 속도와 정확성으로 검토할 수 있습니다. 또한 자동 엔티티 추출과 같은 유용한 보조 작업을 수행하여 적시에 비즈니스 의사 결정을 내릴 때 유용할 수 있는 주요 정보를 식별할 수 있습니다.

비즈니스 프로세스 자동화 및 chatbots

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자연어 이해 개발 서비스

Botpress 를 사용하면 최첨단 NLU 시스템을 비롯한 가장 진보된 AI 기술을 활용할 수 있습니다. Botpress 오픈 소스 플랫폼을 사용하면 적은 비용과 리소스로 앞서가는 성능을 발휘하는 NLU 기반 chatbots 을 만들 수 있습니다.

모든 챗봇( chatbots )은 배포하기 전에 교육을 받아야 하지만 Botpress 을 사용하면 이 과정이 훨씬 빨라집니다. Chatbots Botpress 을 통해 생성된 챗봇은 10개 정도의 인텐트 예시만으로 개념을 파악할 수 있어 실제 사람과 대화할 수 있는 속도에 직접적인 영향을 미칩니다.

또한 Botpress 은 영어, 프랑스어, 스페인어, 아랍어, 일본어 등 10개 이상의 언어를 기본적으로 지원합니다. 또한 사용자는 FastText 모델을 활용하여 157개 언어를 사용할 수 있습니다. 덕분에 하나의 챗봇으로 다국어 대화 환경을 구축하여 다양한 시장에 즉시 대응할 수 있습니다.

시작하세요!

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