NLU 엔진 이해

인간의 언어는 기계가 이해하기에는 매우 복잡합니다. 대부분의 컴퓨터는 명확하게 정의된 규칙과 개념의 세계에서 작동하지만, 인간의 의사소통은 유동적이고 복잡하며 매우 미묘합니다. 모든 컴퓨터가 동일한 방식으로 데이터 입력 사례를 이해하지만, 같은 문구를 읽는 두 사람이 완전히 다른 해석을 내릴 수도 있습니다. 

자연어는 모든 사람이 자신만의 의미를 만들어 내기 때문에 자연어에 대한 만능의 규칙 기반 솔루션은 존재할 수 없습니다. 따라서 컴퓨터가 우리가 말하는 내용을 파악하고 그에 따라 행동할 수 있으려면 NLU 기술을 사용해야 합니다. 

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NLU 엔진이란 무엇인가요?

자연어 통역이라고도 합니다, 자연어 이해 (NLU) 는 인공지능이 인간의 의사소통을 이해할 수 있도록 하는 데이터 과학 역량입니다.

NLU는 일반적으로 서면 정보로 구현되지만, 텍스트 음성 변환 인식 소프트웨어 덕분에 NLU 기능을 갖춘 AI는 구두 커뮤니케이션을 이해할 수 있습니다. 자연어를 빠르게 인식할 수 있기 때문에 NLU는 모든 종류의 산업 분야에서 매우 유용합니다. 최근에는 상업적으로도 상당한 관심을 받고 있습니다. 

NLU는 자연어 생성(NLG)과 함께 구현되는 경우가 많습니다. 전자는 AI의 이해 능력을 향상시키는 반면, 후자는 컴퓨터가 사람의 개입 없이도 의미 있는 데이터를 생성할 수 있는 능력을 부여합니다. 이 두 가지 역량을 함께 사용하면 인공지능이 사람의 말을 이해하고 일관성 있게 답변할 수 있습니다. 

NLP chatbots 더 나은가요?

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자연어 이해(NLU)는 어떻게 작동하나요?

NLU는 인간의 의사소통을 개별적으로 이해할 수 있는 기본 개념으로 세분화하여 작동합니다. 그런 다음 이러한 개념은 소프트웨어에 의해 재해석되고, 소프트웨어는 단어 간의 관계를 분석하여 명확한 메시지를 설정합니다. 이는 NLU 머신러닝 알고리즘 덕분에 가능합니다.

정적 규칙 대신 언어 모델을 사용하여 NLU 엔진에 사람의 말을 인식하고 이해하는 방법을 가르칩니다. 언어 모델은 수백만 개의 데이터 포인트를 사용하여 학습한 다양한 통계 및 확률 기법을 통해 NLU 기계가 언어 결과를 예측하고 질문에 답하며 데이터를 추가 언어로 번역할 수 있는 능력을 제공합니다.

NLU를 통해 이해되는 기본적인 자연어 텍스트 개념에는 위치 및 날짜가 포함됩니다. 예를 들어 "해리는 지난 금요일 오후 6시에 공원에서 샐리를 만났다"라는 문장에서 NLU 소프트웨어 솔루션은 "공원 "을 위치로, "지난 금요일 "을 날짜로, "오후 6시"를 시간으로 인식할 수 있습니다. 동시에 소프트웨어는 해리와 샐리를 실체로 인식합니다.

NLU의 엔티티는 메시지에 추가 컨텍스트를 추가하는 데 사용할 수 있는 모든 단어나 구문입니다. NLU 엔티티는 사람, 사물, 위치 또는 추상적인 아이디어일 수도 있습니다. 숫자가 포함된 데이터 요소를 숫자 엔티티라고 합니다. 여기에는 수량, 날짜, 시간, 통화, 백분율 등이 포함됩니다. 

텍스트 본문의 개체를 인식하는 능력도 놀랍지만, NLU의 진정한 경이로움은 의도를 분류하는 능력에 있습니다. 이 기능을 통해 NLU 기반 기계는 사람들이 달성하려는 목적을 인식할 수 있습니다. 이러한 방식으로 NLU는 고객 서비스, 영업 및 기타 여러 비즈니스 업무를 개선하는 데 사용될 수 있습니다.

NLU는 프로그래밍에서 함수를 인식하는 방식과 유사하게 정확한 의도를 인식합니다. 예를 들어, "커피 한 잔을 사고 싶어요"라는 문구를 읽은 NLU 기반 AI는 이를 "purchaseCoffee"와 같은 단일 의도로 변환할 수 있습니다. 비즈니스 환경에서 인텐트 분류는 AI를 지시를 따르고 일상적인 작업을 동시에 수행할 수 있는 가상 비서로 전환합니다. 

영업용 챗봇

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NLU와 NLP의 차이점은 무엇인가요?

자연어 이해 (NLU)는 자연어 처리(NLP)의 하위 집합입니다. NLP는 언어학과 컴퓨터 과학을 모두 통합하여 인간과 AI 간의 커뮤니케이션을 개선하는 분야입니다. 한편 NLU는 NLP 내에서 AI의 인간 언어 이해 능력을 구체적으로 다루는 분야입니다.

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고객 경험에 대한 NLU의 영향

자연어 처리 기술은 고객 커뮤니케이션에 큰 영향을 미쳤습니다. 빠르고 강력한 AI 계산을 통해 브랜드와 소비자 간의 원활한 대화 흐름을 만들어 고객 경험을 크게 개선할 수 있습니다.  

연구에 따르면 미국 소비자의 3분의 2 이상이 여전히 비인격적인 소프트웨어와의 비즈니스를 꺼리는 것으로 나타났습니다. 최고 성과를 내는 기업의 80% 이상이 디지털 인간 경험의 개선이 주요 우선 순위라고 답했습니다(출처). 

NLU를 통해 챗봇과 상호 작용할 때 고객은 자연어를 사용하여 자신의 생각, 아이디어, 필요, 욕구를 전달할 수 있습니다. 이 소프트웨어는 메뉴 탐색을 용이하게 하는 것부터 최첨단 데이터 수집에 이르기까지 다양한 용도로 활용될 수 있습니다. 

NLU 기술을 구현하는 기업은 경쟁사보다 상당한 이점을 누릴 수 있습니다. 이 소프트웨어는 대부분의 커뮤니케이션에 사람이 직접 개입할 필요가 없습니다. 또한 NLU는 SMS, 메신저, 트위터, 왓츠앱 등 다양한 커뮤니케이션 채널을 통해 배포할 수 있으므로 사용자는 자신이 선택한 애플리케이션을 통해 NLU 기반 서비스를 받을 수 있습니다. 

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NLU 예제 및 애플리케이션

향상된 고객 지원

NLU의 간단하지만 혁신적인 적용 사례는 고객 서비스 운영의 개선입니다. NLU 기반 chatbots 은 하루 중 언제든 여러 언어로 즉각적이고 원활한 고객 보고서를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 고객의 모국어, 지리적 위치 또는 시간대에 관계없이 고객의 요구를 충족할 수 있습니다.

대화형 음성 응답(IVR)

IVR 기술은 기업의 전화 시스템 인프라를 개선할 수 있습니다. 기업은 IVR을 활용하여 고객과 상호작용하고 정보를 수집하며 고객 피드백에 따라 작업을 수행하는 음성 어시스턴트 소프트웨어를 고객에게 제공할 수 있습니다. 특정 과제가 어시스턴트가 수행하기에는 너무 복잡한 경우, 이 소프트웨어는 발신자와 상담원 간의 유창한 커뮤니케이션을 가능하게 할 수 있습니다.

메시지 라우팅

메시지 라우팅을 통해 기업은 다양한 메시지 채널을 연결할 수 있습니다. 시스템에서 입력된 정보는 자연어 API 개요 메서드를 통해 그 중요성을 인식하고 관련 커뮤니케이션 채널에 다시 게시할 수 있습니다. 예를 들어 콘텐츠 기반 메시지 라우팅을 사용하여 재고 확인을 여러 물리적 시스템으로 확산할 수 있습니다.

데이터 캡처

NLU와 같은 머신 러닝 역량을 갖춘 소프트웨어 솔루션은 데이터 수집에 있어 획기적인 변화를 가져왔습니다. 최신 데이터 환경은 사람이나 팀이 분석하기에는 너무 방대하지만, NLU 기반 기계는 눈 깜짝할 사이에 이를 수행할 수 있습니다. 

자동 추론

이 컴퓨터 과학 역량은 기계가 추론의 다양한 측면을 이해할 수 있도록 하는 애플리케이션을 제작합니다. 자동 추론을 활용하는 프로그램은 형식 논리, 논리 프로그래밍, 수학 등과 관련된 문제를 해결할 수 있습니다. 추상적인 특성으로 인해 자동 추론은 인공지능의 하위 분야로 간주되는 동시에 철학 및 이론적 컴퓨터 과학과도 관련이 있습니다. 

대화형 인공 지능

대화형 인터페이스는 최신 신경망 기술을 구현하여 인간의 사고 방식을 모방합니다. 이러한 AI 솔루션은 학습 데이터를 통해 수집된 수백만 개의 데이터 포인트로 지원되며, 사람과 소통할 수 있는 능력을 미세 조정합니다. NLU 엔진 벤치마킹 작업은 컴퓨터가 실제 사람과 대화하고 있지 않다는 사실도 모른 채 누군가와 대화하는 데 필요한 정보를 제공합니다. 

대화형 AI란 무엇이며 어떻게 작동하나요?

감성 분석(SA)

감성 분석은 사용자의 의도를 읽어내어 어떤 주제에 대해 긍정적, 부정적, 중립적인 의견을 가지고 있는지 파악합니다. NLU와 SA를 함께 사용하면 고객의 생각과 감정에 대한 일관된 보고서에 액세스할 수 있습니다. 기업들은 온라인 영역에서 자사 제품과 서비스의 인기와 성공 여부를 측정하기 위해 NLU 기반 감성 분석 작업을 구현합니다.  

기계 번역(MT)

로봇 통역이라고도 하는 기계 번역을 사용하면 AI가 사람의 개입 없이 텍스트 본문을 여러 언어로 번역할 수 있습니다. 일부 애플리케이션에는 원자 단위의 단어를 다른 언어의 해당 단어로 대체하는 기본 규칙 기반 MT 기능이 포함되어 있습니다. 하지만 NLU는 통계 모델을 기반으로 데이터를 번역하기 위해 인간의 두뇌를 시뮬레이션하는 신경망 기계 번역(NMT)을 활용할 수 있는 프레임워크를 제공합니다.

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자연어 이해 엔진 개발 서비스

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