AI에서 자연어 처리(NLP)란 무엇인가요?

자연어 처리(NLP)는 이제 어디에서나 볼 수 있습니다. 이메일 필터링, 음성 비서, AI 에이전트, 검색 엔진, 텍스트 예측, AI 챗봇 등에 활용되고 있습니다.

기업은 NLP 시스템을 통해 운영을 개선하고, 개인은 일상에서 이를 사용합니다.

하지만 이렇게 널리 쓰이고 있음에도 불구하고, 언어 번역 서비스나 휴대폰의 단어 예측 기능을 사용할 때 NLP가 얼마나 복잡한 과정인지 생각해보는 사람은 많지 않습니다.

NLP를 이해하는 첫걸음은 그 정의를 아는 것입니다. 지금부터 시작해봅시다!

자연어 처리란 무엇인가요?

자연어 처리(NLP)는 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터와 인간이 자연어로 상호작용할 수 있도록 연구합니다.

이 기술은 기계가 인간의 언어를 의미 있고 유용하게 이해, 해석, 생성할 수 있게 해줍니다.

왜 NLP를 사용해야 할까요?

NLP가 널리 사용되는 데에는 그만한 이유가 있습니다. 조직과 개인 모두에게 여러 이점이 있기 때문입니다. 대표적인 활용 이유는 다음과 같습니다.

비용 효율적인 자동화

NLP 시스템은 고객 지원, 이메일 필터링, 문서 분류 등 다양한 작업을 자동화하는 데 자주 사용됩니다. 다른 자동화와 마찬가지로, 시간과 자원을 절약할 수 있습니다.

데이터 인사이트

기업은 엔터프라이즈 챗봇을 통해 수집된 대량의 텍스트 데이터(고객 피드백, 리뷰, 소셜 미디어 게시물 등)를 분석하여 인사이트를 얻거나 트렌드를 파악할 수 있습니다. 이를 통해 제품이나 서비스를 개선할 수 있습니다.

검색 최적화

검색 기술은 해마다 발전하고 있는데, 그 배경에는 NLP가 있습니다.

NLP 덕분에 음성이나 텍스트로 더 정확한 검색 결과를 얻을 수 있어, 사용자는 원하는 정보를 더 빠르게 찾을 수 있습니다. 구글 검색창에 입력하거나, Siri에게 택시를 부르라고 하거나, 매장 AI 챗봇에게 원하는 상품을 설명할 때마다 이러한 이점을 경험할 수 있습니다.

개인화

NLP 시스템은 각 사용자의 언어 패턴과 선호도를 분석해, 매번 맞춤형 응답을 제공합니다.

예를 들어, 고객 지원 챗봇은 불만이 있는 고객에게 사과나 할인 혜택을 제안할 수 있고, AI 비서는 사용자의 이전 선호에 맞는 의류 브랜드를 추천할 수 있습니다.

NLU, NLP, NLG의 차이점

NLP는 자연어 이해(NLU)와 자연어 생성(NLG) 등 다양한 하위 분야를 포함하는 넓은 영역입니다.

NLP가 전체 영역이라면, NLU와 NLG는 그 안의 특화된 분야입니다. 자연어 처리는 대화 중 이해와 생성이 모두 필요하기 때문입니다.

자연어 이해(NLU)

NLU는 사용자 입력의 의미를 추출하는 데 필요합니다.

NLU는 NLP의 하위 분야로, 언어 처리에서 이해에 초점을 둡니다. 주요 목표는 기계가 인간의 언어를 의미 있게 이해하고 해석할 수 있도록 하는 것입니다.

NLU는 텍스트를 분석해 단어의 의도를 파악하고, 엔터티를 인식하며, 언어의 맥락적 의미를 이해합니다.

예를 들어, 사용자가 "식당에 예약해줘"라고 말하면, NLU는 예약이 의도이며, "식당"이 그 행동이 이루어질 장소임을 파악합니다.

자연어 생성(NLG)

반면, NLG는 언어 처리의 생성 단계에 해당합니다. 기계가 사용자의 입력을 이해(NLU 덕분에)한 후, NLG가 적절하고 일관된 답변을 생성합니다.

예를 들어, 사용자가 챗봇에게 "내일 날씨 어때?"라고 물으면, NLG 시스템은 "내일은 맑고 최고 기온은 24도입니다."와 같은 답변을 만듭니다.

NLG는 적절한 단어 선택, 올바른 문장 구조, 자연스럽고 인간다운 표현을 담당합니다. 기계의 이해를 실제 소통 언어로 바꾸는 데 중요한 역할을 합니다.

NLP의 11가지 구성 요소

자연어 처리는 여러 요소가 교차하는 복잡한 처리 과정입니다.

NLP가 어떻게 작동하는지 더 잘 이해하려면, 다음 11가지 구성 요소를 살펴보면 그 복잡성을 알 수 있습니다.

이 구성 요소들을 설명하기 위해, 내부 챗봇에 다음과 같은 요청을 하는 CMO의 예를 들어보겠습니다: 마케팅팀과 내일 오후 3시에 회의 일정을 잡아줘.

1. 발화(Utterances)

발화란 사용자가 말하거나 입력한 정확한 문장을 의미합니다. 여기서는 "마케팅팀과 내일 오후 3시에 회의 일정을 잡아줘."가 해당합니다.

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

2. 엔터티(Entities)

이 문장에서 엔터티는 의도와 관련된 구체적인 정보를 제공합니다.

예를 들어, "마케팅팀"은 회의 대상자를, "내일 오후 3시"는 회의 시간과 날짜를 나타내는 엔터티입니다.

엔터티는 챗봇이 올바르게 회의를 예약하는 데 필요한 정보를 제공합니다.

3. 의도(Intents)

위 예시 문장에서 의도는 사용자의 목표, 즉 회의 일정을 잡는 것입니다.

AI 챗봇과 같은 대화형 인터페이스는 사용자의 메시지에서 회의 일정을 잡으려는 의도를 인식합니다.

4. 토큰화(Tokenization)

토큰화는 NLP 과정의 한 단계로, 문장을 더 작은 단위(토큰)로 분리하는 것을 의미합니다. 토큰은 단어, 구, 심지어 구두점일 수도 있습니다.

예를 들어, 발화는 'Schedule', 'a', 'meeting', 'marketing team', '3 PM', 'tomorrow' 등으로 나눌 수 있습니다.

이 과정을 통해 NLP 시스템은 문장의 각 부분을 더 효과적으로 분석하고, 전체 의미를 더 잘 이해하여 정확하게 응답할 수 있습니다.

5. 어간 추출 및 표제어화(Stemming and Lemmatization)

어간 추출과 표제어화는 NLP 시스템이 단어를 기본 형태로 단순화할 때 사용하는 기법입니다. 어간 추출은 단어를 어근으로 자르는 것으로, 예를 들어 '일정잡기'를 '일정'으로 변환합니다.

표제어화는 사전에 있는 표준 형태로 단어를 변환합니다. 단순히 어미를 제거하는 것이 아니라, '멋지다'나 '짱' 같은 단어를 '좋다'로 바꿔주는 식입니다.

이러한 기법을 통해 NLP 시스템은 형태가 다른 단어들도 같은 의미로 인식할 수 있습니다.

6. 품사 태깅(Part-of-Speech Tagging)

이 단계에서 NLP 시스템은 문장 내 각 단어의 문법적 역할을 태깅합니다:

• Schedule(동사)
• a(관형사)
• meeting(명사)
• with(전치사)
• the(관형사)
• marketing(형용사)
• team(명사)
• at(전치사)
• 3(숫자)
• PM(명사)
• tomorrow(명사)

품사 태깅(PoS)은 NLP 시스템이 문장 구조와 단어 간의 관계를 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다.

7. 개체명 인식(Named Entity Recognition, NER)

시스템은 문장에서 "마케팅팀"(조직 또는 그룹), "내일 오후 3시"(시간 표현)와 같은 특정 엔터티를 식별합니다. NER은 회의 대상과 일정을 이해하는 데 도움을 줍니다.

8. 감정 분석(Sentiment Analysis)

감정 분석은 입력의 어조를 평가합니다.

만약 CMO가 "마케팅팀과 또 회의 잡기 전에 정말 미치겠다"라고 말한다면, NLP 시스템은 부정적인 감정을 인식할 수 있습니다.

감정이 파악되면, NLP 시스템은 그에 맞게 행동할 수 있습니다. 예를 들어, CMO를 안심시키거나 사과할 수 있습니다. 감정 분석은 대화형 인터페이스가 고객과 상호작용할 때 특히 유용하며, 만족한 고객과 불만족한 고객의 비율을 측정할 수 있습니다.

9. 맥락 이해

NLP 시스템은 주변 텍스트를 바탕으로 단어와 구의 의미를 해석하기 위해 맥락 이해를 사용합니다. 이는 개별 단어뿐만 아니라 문장이나 대화 내에서 서로 어떻게 연결되는지 분석하는 과정을 포함합니다.

10. 머신러닝

NLP 시스템은 머신러닝(ML) 모델을 활용해 언어를 이해하고 생성하는 능력을 향상시킵니다.

ML 모델은 방대한 문장 데이터셋으로 학습되어, 의도("회의 일정 잡아줘")를 올바르게 해석하고, "마케팅팀"이나 "내일 오후 3시"와 같은 엔터티를 식별하며, 적절한 응답을 생성할 수 있습니다.

11. 대화 관리자

NLP 시스템의 대화 관리는 대화의 맥락을 추적하여, 이전 입력을 바탕으로 일관성 있는 응답을 제공합니다.

예를 들어, CMO가 아침에 마케팅팀과의 미팅이 필요하다고 언급했다면, 이후에 ‘그 미팅을 오후 3시에 잡아줘’라고 말할 수 있습니다. 시스템은 이를 기억하고, 마케팅팀과의 미팅 예약을 확인해줍니다.

NLP의 실제 사례

매일 기술을 사용한다면, 아마도 일상적으로 NLP 시스템과 상호작용하고 있을 것입니다. 다음은 자연어 처리 프로그램을 접할 수 있는 몇 가지 일반적인 예시입니다.

가상 비서

아마 지금 주머니에 스마트폰이 있을 겁니다. Siri, Alexa, Google Assistant와 같은 스마트 비서는 NLP를 사용해 음성 명령을 이해하고 응답합니다.

"오늘 날씨 어때?"라고 물으면, AI 어시스턴트가 음성을 처리하고, 의도를 파악하며, 날씨 정보를 찾아 관련 내용을 답변합니다.

AI 챗봇

많은 기업들이 NLP 기반 챗봇을 활용해 고객 문의를 처리합니다. 예를 들어, 전자상거래 사이트의 챗봇에 "내 주문 어디 있나요?"라고 물으면, 챗봇이 질문을 해석하고 주문 추적 정보를 확인해 최신 상태를 안내해줍니다.

언어 번역

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

이러한 시스템은 원본 언어의 구조와 의미를 분석하고, 대상 언어로 동등한 텍스트를 생성합니다. 즉, Google 번역을 사용할 때마다 NLP가 작동하고 있는 것입니다.

음성-텍스트 변환 애플리케이션

Siri나 받아쓰기 도구와 같은 음성-텍스트 애플리케이션은 NLP를 이용해 음성 언어를 문자로 변환합니다.

휴대폰에서 음성 입력을 사용하거나 회의 녹음을 문자로 옮길 때, NLP가 소리를 단어로 분해하고, 음성의 패턴을 인식해 정확한 텍스트를 만듭니다.

이메일 스팸 필터링

AI와 직접적으로 연관 짓지 않을 수 있지만, 이메일 스팸 필터링도 NLP의 대표적인 활용 사례입니다.

NLP 시스템은 이메일 내용을 분석하여, 특정 키워드, 이상한 링크, 특이한 서식 등 스팸이나 피싱을 나타내는 패턴이나 문구, 행동을 찾아냅니다.

텍스트 요약 및 생성

이런 도구들은 긴 기사, 보고서, 문서를 짧고 쉽게 읽을 수 있는 요약으로 압축합니다. 이 과정 역시 NLP로 이루어집니다.

그리고 ChatGPT 시대의 모든 학생들은 텍스트 생성기를 사용해봤을 것입니다. 이러한 NLP 생성기는 운문, 영어 에세이, 상품 설명 등 일관성 있고 의미 있는 콘텐츠를 만들어낼 수 있습니다.

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자주 묻는 질문

NLP는 기존의 규칙 기반 언어 처리와 어떻게 다른가요?

기존 규칙 기반 시스템은 수작업으로 작성된 언어 규칙에 의존해 유연성이 떨어지고 유지 관리가 어렵습니다. 반면, NLP는 통계적 방법과 머신러닝을 활용해 데이터에서 언어 패턴을 학습하므로 더 높은 적응성과 확장성을 가집니다.

NLP는 일반적인 머신러닝과 어떻게 다른가요?

NLP는 머신러닝을 활용해 인간 언어를 이해하고 생성하는 AI의 한 분야이며, 일반적인 머신러닝은 이미지, 숫자, 신호 등 더 다양한 데이터 유형을 다룹니다.

도메인 특화 NLP 모델과 범용 모델의 차이는 무엇인가요?

도메인 특화 NLP 모델은 법률, 의료 등 특정 분야의 텍스트로 학습되어, 전문 용어와 맥락을 더 정확하게 이해할 수 있습니다. 반면, 범용 모델은 다양한 주제에 적용 가능하지만, 특수하거나 기술적인 분야에서는 정확도가 떨어질 수 있습니다.

소규모 기업이 NLP 기술로 얻을 수 있는 이점은 무엇인가요?

소규모 기업은 NLP를 활용해 챗봇으로 고객 서비스를 자동화하고, 웹사이트 검색 기능을 개선하며, 고객 피드백의 감정을 분석하거나, 콘텐츠 제작을 지원할 수 있습니다. 이를 통해 큰 기술팀 없이도 운영을 효율화할 수 있습니다.

NLP 모델에 알려진 윤리적 문제나 편향이 있나요?

네, NLP 모델은 학습 데이터에 존재하는 편향을 무의식적으로 학습하고 증폭시킬 수 있어, 불공정하거나 유해한 결과를 초래할 수 있습니다. 따라서 책임 있는 학습과 정기적인 점검이 중요합니다.