NLU는 AI 생태계의 또 다른 약어처럼 들릴 수 있지만, AI가 인간의 진정한 의미를 이해하도록 하는 데 필수적인 요소입니다.
Siri는 길 찾기를 요청할 때와 노래를 재생할 때를 어떻게 구분하나요?
AI 챗봇은 제품 질문과 지원 요청의 차이점을 어떻게 알 수 있나요?
NLU의 작동 방식과 더 스마트한 AI 상호 작용에 필요한 이유를 자세히 알아보세요.
NLU란 무엇인가요?
자연어 이해(NLU)는 기계가 인간의 언어를 해석하고 이해할 수 있도록 하는 자연어 처리(NLP) 의 하위 집합입니다.
NLU는 AI 챗봇, 가상 비서, 감정 분석 도구에 사용됩니다. 기계가 텍스트든 음성이든 사용자의 의도를 정확하게 해석하여 적절한 후속 조치를 취할 수 있게 해줍니다.
NLU는 AI가 풀기 어려운 문제(AI-완벽이라고도 함)로 간주되며, 이는 해결을 위해 인공지능이 필요하다는 의미입니다. 인공 지능(AI) 없이는 NLU는 불가능합니다.
NLU는 어떻게 작동하나요?
NLU는 인간의 언어를 분석하여 그 의미와 의도를 해석합니다. 단계별 작동 방식은 다음과 같습니다:
- 텍스트는 불필요한 요소(구두점 및 마침표 등)를 제거하기 위해 사전 처리됩니다.
- 시스템은 텍스트에서 엔티티, 키워드, 구문과 같은 주요 구성 요소를 식별합니다.
- 문장 구조를 분석하여 단어와 개념 간의 관계를 이해합니다.
- NLU 모델은 인식된 요소를 특정 의도 또는 목표에 매핑합니다.
- NLU 엔진은 컨텍스트와 사용자 상호 작용 기록을 기반으로 이해를 개선합니다.
- 이 시스템은 적절한 조치 또는 응답을 트리거할 수 있는 구조화된 출력을 제공합니다.
실제 사례
예를 들어 자세히 설명해 보겠습니다.
Patrick은 캘린더를 포함한 모든 주요 애플리케이션과 통합되는 AI 에이전트를 직장에서 사용하고 있습니다.
패트릭이 AI 에이전트에게 입력합니다: "내일 오후 1시 또는 비슷한 시간대에 안치와의 미팅을 예약하세요. 그 후 2주 후에 후속 미팅을 예약하세요."라고 입력합니다.
그의 AI 에이전트는 그렇게 할 것입니다:
- 의도를 파악합니다: 상담원이 Patrick이 미팅을 예약하려는 것을 확인합니다.
- 키 엔티티를 추출합니다: 상담원은 패트릭이 연락처 '안치', 시간 '오후 1시', 날짜 '내일'에 대해 이야기하고 있음을 파악합니다.
- 발화 분석: 상담원은 작업 항목이 '스케줄링'이며, Anqi로 수행해야 하며, 시간과 요일은 내일 오후 1시여야 함을 식별합니다.
- 상황 이해: 상담원이 패트릭과 안치의 캘린더를 확인하여 가능 여부를 확인합니다. 내일 오후 1시가 비어 있으면 요청에 따라 비슷한 시간을 제안합니다.
- 최종 조치: 상담원이 패트릭과 안치에게 캘린더 초대를 전송하여 미팅 및 후속 조치를 예약합니다.
NLU의 실제 사용 사례
일상 생활에서 알게 모르게 NLU를 접하게 될 가능성이 높습니다. 다음은 가장 일반적인 실제 적용 사례입니다:
음성 어시스턴트
Siri, Alexa, Google 어시스턴트와 같은 음성 어시스턴트는 NLU를 사용하여 사용자의 음성 명령 의도를 파악합니다.
예를 들어 "오후 2시에 네일 예약을 위한 미리 알림 설정해줘"라고 말하면 어시스턴트가 문장을 분석하여 의도(미리 알림 설정)를 파악하고 개체(네일 예약, 내일, 오후 2시)를 추출합니다.
NLU를 통해 이러한 어시스턴트는 구두 요청을 이해하고 적절한 후속 조치를 취할 수 있습니다.
고객 서비스 챗봇
고객 지원 챗봇에 "내 물건은 어디에 있나요?"라고 입력하면 챗봇은 NLU를 사용하여 사용자의 의도가 배송 상태를 확인하는 것임을 파악합니다.
필요한 엔티티(주문 정보)를 추출하여 올바른 업데이트를 제공합니다. 다양한 고객 문의를 이해하고 응답하는 이러한 능력은 NLU를 최신 고객 서비스 자동화의 필수 요소로 만드는 요소입니다.
이메일 분류 및 자동화
NLU는 이메일 자동화 시스템에서도 찾아볼 수 있습니다. 예를 들어, NLU 기반 도구는 수신 이메일을 읽고 내용을 이해하여 "긴급", "프로모션", "회의" 등의 카테고리로 자동 분류할 수 있습니다.
이러한 시스템은 이메일 내용에 따라 적절한 응답을 생성할 수도 있으므로 기업의 커뮤니케이션 관리 시간을 절약할 수 있습니다.
피드백 및 설문조사를 위한 텍스트 분석
기업들은 종종 설문조사, 리뷰, 소셜 미디어 게시물의 피드백을 분석하는 데 NLU를 사용합니다.
NLU는 서면 언어의 패턴과 정서를 파악하여 고객의 요구와 의견을 이해할 수 있도록 도와줍니다.
예를 들어, NLU 시스템은 수백 개의 고객 리뷰를 스캔하고 감정 분석을 통해 대부분의 사용자가 특정 기능에 대해 긍정적으로 생각하는지 또는 부정적으로 생각하는지 확인할 수 있습니다.
주요 구성 요소
토큰화
토큰화는 AI가 처리하기 쉽도록 문장을 단어나 구와 같은 작은 단위로 쪼개는 과정입니다.
예시: "내일 오후 3시에 회의 예약"은 ["스케줄," "a," "회의," "for," "오후 3시," "내일"]로 토큰화됩니다.
품사(POS) 태깅
POS 태깅은 각 단어에 명사, 동사, 형용사 등의 레이블을 지정하여 문장의 문법 구조를 식별합니다.
예시: 예: '회의 예약'에서 AI는 '예약'을 동사로, '회의'를 명사로 태그합니다.
네임드 엔티티 인식(NER)
명명된 개체 인식(NER)은 텍스트 내에서 이름, 위치, 날짜와 같은 중요한 개체를 감지하고 분류합니다.
예시: 예: "다음 주 금요일 뉴욕행 항공편 예약하기"에서 AI는 '뉴욕'을 위치로, '다음 주 금요일'을 날짜로 식별합니다.
인텐트 분류
인텐트 분류는 사용자의 기본 목표 또는 입력 이면의 목적을 결정합니다.
예시: 예: "2인 테이블 예약"은 예약 의도로 분류됩니다.
종속성 구문 분석
의존성 구문 분석은 단어 간의 관계를 분석하여 문장의 문법 구조를 이해합니다.
예시: 예: "마리아에게 보고서 보내기"에서 AI는 '마리아'가 보고서의 수신자임을 식별합니다.
컨텍스트 분석
문맥 분석은 주변 대화 또는 이전 상호 작용을 사용하여 응답이 관련성 있고 정확한지 확인합니다.
예시: 예: 사용자가 이전에 특정 프로젝트에 대해 질문한 적이 있다면 AI는 해당 맥락에 따라 향후 답변을 맞춤화할 수 있습니다.
사용자 지정 NLU 에이전트 구축
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