AI의 자연어 처리(NLP)란 무엇인가요?

비용 효율적인 자동화

NLP 시스템은 고객 지원, 이메일 필터링, 문서 분류와 같은 작업을 자동화하는 데 자주 사용됩니다. 다른 유형의 자동화와 마찬가지로 조직은 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.

데이터 인사이트

기업에서는 NLP 시스템을 사용하여 인사이트를 제공하거나 트렌드를 파악할 수 있습니다. 고객 피드백, 리뷰, 소셜 미디어 게시물 등 기업 챗봇이 검색한 대량의 텍스트 데이터를 분석함으로써 NLP 시스템은 제품이나 서비스를 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

검색 최적화

검색은 수년에 걸쳐 점점 더 개선되어 왔는데, 부분적으로는 자연어 처리 덕분에 가능했습니다. 

NLP는 음성이나 텍스트를 통해 보다 정확한 검색 결과를 제공하므로 사용자가 정보를 더 빠르게 찾을 수 있습니다. Google 검색을 입력하거나 Siri에게 택시를 불러달라고 요청하거나 매장의 AI 챗봇에게 원하는 제품의 종류를 설명할 때마다 이러한 이점을 실생활에서 확인할 수 있습니다. 

개인화

NLP 시스템은 개별 언어 패턴과 선호도를 분석하기 때문에 개별 상호 작용에 맞게 응답을 조정할 수 있습니다. 

예를 들어, 고객 지원 챗봇이 불만을 품은 고객에게 사과나 할인을 제안하거나, AI 어시스턴트가 사용자의 이전 선호도에 맞는 의류 브랜드를 추천할 수 있습니다.

자연어 이해(NLU)

NLU는 사용자 입력 뒤에 숨은 의미를 추출하는 데 필요합니다.

NLP의 하위 집합인 NLU는 언어 처리의 이해 측면에 중점을 둡니다. 주요 목표는 기계가 인간의 언어를 의미 있는 방식으로 이해하고 해석할 수 있도록 하는 것입니다. 

NLU는 텍스트를 분석하여 단어 뒤에 숨겨진 의도를 파악하고, 개체를 인식하고, 언어의 문맥적 의미를 파악하는 작업을 포함합니다. 

예를 들어 사용자가 "레스토랑에서 테이블 예약해줘"라고 말하면 NLU는 이 의도가 예약을 하려는 것이며, '레스토랑'은 해당 작업이 수행되어야 하는 엔터티라는 것을 이해합니다. 

자연어 생성(NLG)

반면 NLG는 언어 처리의 생산 측면과 관련이 있습니다. 기계가 NLU를 통해 사용자의 입력을 이해한 후에는 NLG가 이를 이어받아 일관되고 상황에 적합한 응답을 생성합니다. 

예를 들어 사용자가 챗봇에게 "내일 날씨가 어때요?"라고 질문합니다. NLG 시스템은 "내일 날씨는 맑고 최고기온은 75°F입니다."와 같은 답변을 제공합니다. 

NLG에는 올바른 단어를 선택하고, 문장을 올바르게 구성하며, 자연스럽고 인간과 같은 결과물을 만들어내는 것이 포함됩니다. 이는 기계의 이해를 의사소통 가능한 언어로 전환하는 NLP의 핵심 구성 요소입니다.

1. 발화

발화는 사용자가 말하거나 입력한 정확한 문구입니다. 이 경우 "내일 오후 3시에 마케팅 팀과 회의 예약하기"가 됩니다.

발화는 NLP 시스템이 의도를 파악하고 관련 엔터티를 추출하기 위해 분석할 입력입니다.

2. 엔티티

이 문장의 엔티티는 의도와 관련된 구체적인 세부 정보를 제공합니다. 

예를 들어, 여기서 한 엔터티는 회의 대상자를 지정하므로 "마케팅 팀"입니다. 또 다른 엔티티는 회의 시간과 날짜를 제공하므로 "내일 오후 3시"입니다.

엔티티는 챗봇에게 회의 일정을 올바르게 잡는 데 필요한 정보를 제공합니다.

3. 의도

위의 예제 문장에서 의도는 사용자의 목표인 회의 예약입니다. 

AI 챗봇과 같은 대화형 인터페이스는 사용자의 메시지 의도가 미팅을 설정하는 것임을 인식합니다.

4. 토큰화

토큰화는 NLP 프로세스의 한 단계입니다. 토큰화는 문장을 개별 단어, 구 또는 구두점일 수 있는 토큰이라고 하는 작은 부분으로 나누는 것을 설명합니다. 

예를 들어 "일정", "a", "회의", "마케팅 팀", "오후 3시", "내일"과 같은 토큰으로 발화를 분할할 수 있습니다. 

이렇게 하면 NLP 시스템이 문장의 각 부분을 더 효과적으로 분석하여 전체적인 의미를 더 쉽게 이해하고 정확하게 응답할 수 있습니다.

5. 스템밍 및 렘마타이제이션

어간화 및 형태소 분석은 NLP 시스템에서 단어를 기본 또는 어근 형태로 단순화하기 위해 사용할 수 있는 기술입니다. 어간화는 '스케줄링'이라는 단어를 '스케줄'로 표시하는 것처럼 단어를 어근으로 잘라냅니다.

형태소 변환은 단어를 사전에서 찾을 수 있는 정규화된 기존 버전으로 변환합니다. 따라서 단순히 접미사를 제거하는 대신 '와우자' 또는 '타이트'를 '좋은'이라는 단어로 표시할 수 있습니다.

이러한 기술은 NLP 시스템이 어미나 형태가 다른 단어가 같은 의미를 가질 수 있음을 인식하는 데 도움이 됩니다.

6. 품사 태깅

이 단계에서 NLP 시스템은 문장의 각 단어에 문법적 역할에 따라 태그를 지정합니다:

• 일정(동사)
• a(결정자)
• 회의(명사)
• with(전치사)
• (결정자)
• 마케팅(형용사)
• 팀(명사)
• at(전치사)
• 3(숫자)
• PM(명사)
• 내일(명사)

품사(PoS) 태깅은 NLP 시스템이 문장의 구조와 단어 간의 관계를 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다.

7. 네임드 엔티티 인식(NER)

시스템은 '마케팅 팀'(조직 또는 그룹), '내일 오후 3시'(시간 표현)와 같이 문장에서 특정 개체를 식별합니다. NER은 시스템이 회의 대상과 회의 일정을 파악하는 데 도움을 줍니다.

8. 감정 분석

감정 분석은 입력의 어조를 평가합니다. 

CMO가 "내가 머리를 뜯어내기 전에 마케팅 팀과 다른 회의 일정을 잡으세요"라고 말하면 NLP 시스템은 부정적인 감정을 인식할 수 있습니다.

감정이 식별되면 NLP 시스템은 그에 따라 행동할 수 있으며, CMO를 안심시키거나 사과할 수 있습니다. 감정 분석은 대화형 인터페이스가 고객과 상호작용할 때 얼마나 많은 고객이 만족하고 얼마나 많은 고객이 불만을 느끼는지 측정할 수 있기 때문에 특히 유용합니다.

9. 상황별 이해

NLP 시스템은 문맥 이해를 사용하여 주변 텍스트를 기반으로 단어와 구문의 의미를 해석합니다. 여기에는 개별 단어뿐만 아니라 문장이나 대화에서 단어가 서로 어떻게 연관되어 있는지를 분석하는 것이 포함됩니다. 

10. 머신 러닝 

NLP 시스템은 머신 러닝(ML) 모델을 사용하여 언어를 이해하고 생성하는 능력을 향상시킵니다. 

ML 모델은 대규모 문장 데이터 세트를 학습하여 의도를 정확하게 해석하고("회의 예약"), 엔티티("마케팅 팀", "내일 오후 3시" 등)를 식별하여 적절한 응답을 생성할 수 있습니다.

11. 대화 관리자

NLP 시스템의 대화 관리는 대화의 맥락을 추적하여 이전 입력을 기반으로 일관된 응답을 보장합니다.

CMO가 아침에 마케팅 팀과 미팅이 필요하다고 언급했다면, '오후 3시에 미팅 일정을 잡아주세요'라고 말할 수 있습니다. 시스템은 그가 마케팅 팀과 미팅을 예약하고 싶어한다는 사실을 기억하고 확인합니다.

가상 비서

Siri, Alexa, Google 어시스턴트와 같은 스마트 어시스턴트는 NLP를 사용하여 음성 명령을 이해하고 응답합니다. 

"오늘 날씨가 어때?"라고 물으면 AI 어시스턴트가 음성을 처리하고 의도를 이해한 후 날씨 데이터를 검색하여 관련 정보로 응답합니다.

AI 챗봇

많은 회사에서 고객 문의를 처리하기 위해 NLP 기반 챗봇을 사용하고 있습니다. 예를 들어 이커머스 사이트에서 챗봇에게"내 주문이 어디에 있나요?"라고 질문하면 챗봇은 사용자의 질문을 해석하고 주문 추적 정보에 액세스하여 업데이트를 제공할 수 있습니다.

언어 번역

NLP는 번역 서비스의 핵심으로, 사용자가 텍스트나 음성을 한 언어에서 다른 언어로 번역할 수 있게 해줍니다. 

이러한 시스템은 원어의 구조와 의미를 분석하여 대상 언어로 동등한 텍스트를 생성합니다. 즉, Google 번역을 사용할 때마다 NLP의 도움을 받을 수 있습니다.

음성-텍스트 변환 애플리케이션

Siri나 받아쓰기 도구와 같은 음성-텍스트 애플리케이션은 NLP를 사용하여 음성 언어를 서면 텍스트로 변환합니다. 

휴대폰에서 음성 입력을 사용하거나 회의 내용을 녹음할 때 NLP는 소리를 단어로 분류하고 음성의 패턴을 인식하여 정확한 텍스트를 생성합니다. 

이메일 스팸 필터링

AI와 밀접한 관련이 있다고 생각하지는 않지만, 이메일 스팸 필터링은 NLP의 일반적인 응용 분야입니다. 

NLP 시스템은 이메일의 콘텐츠를 분석하여 특정 키워드, 이상한 링크, 이상한 서식 등 스팸이나 피싱을 나타내는 특정 패턴, 문구 또는 동작을 찾을 수 있습니다.

텍스트 요약 및 생성

이러한 유형의 도구는 긴 기사, 보고서 또는 문서를 짧고 이해하기 쉬운 요약으로 압축하며, NLP를 통해 이를 수행합니다. 

ChatGPT 시대의 모든 학생은 텍스트 생성기를 사용해 본 적이 있을 것입니다. 이러한 NLP 생성기는 운율이 있는 연에서 영어 에세이, 제품 설명에 이르기까지 일관성 있고 의미 있는 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

NLP는 기존의 규칙 기반 언어 처리와 어떻게 다른가요?

기존의 규칙 기반 시스템은 수동으로 작성된 언어 규칙에 의존하기 때문에 경직되고 유지 관리에 많은 시간이 소요됩니다. 반면 NLP는 통계적 방법과 머신 러닝을 활용하여 데이터에서 언어 패턴을 학습하므로 적응성과 확장성이 뛰어납니다.

NLP는 일반 머신 러닝과 어떻게 다른가요?

일반 머신러닝이 이미지, 숫자 또는 신호와 같은 광범위한 데이터 유형을 다루는 반면, NLP는 인간의 언어를 이해하고 생성하는 데 머신러닝을 적용하는 AI의 전문 분야입니다.

도메인별 NLP 모델과 범용 모델의 차이점은 무엇인가요?

도메인별 NLP 모델은 법률이나 의학 등 특정 분야의 텍스트로 학습되어 전문 어휘와 문맥을 더 정확하게 이해할 수 있습니다. 범용 모델은 다양한 주제에 걸쳐 활용도가 높지만 틈새 분야나 기술 분야에 적용하면 정확도가 떨어질 수 있습니다.

중소기업은 NLP 기술을 통해 어떤 이점을 얻을 수 있나요?

소규모 기업은 NLP를 사용하여 챗봇으로 고객 서비스를 자동화하고, 웹사이트 검색 기능을 개선하고, 고객 피드백을 분석하여 감정을 파악하고, 콘텐츠 제작을 지원함으로써 대규모 기술팀 없이도 운영을 간소화할 수 있습니다.

NLP 모델에 알려진 윤리적 문제나 편견이 있나요?

예, NLP 모델은 의도치 않게 학습 데이터에 존재하는 편견을 학습하고 증폭시켜 불공정하거나 유해한 결과를 초래할 수 있으므로 책임감 있는 교육과 정기적인 감사가 중요합니다.