자연어 이해(NLU)란 무엇인가요?

컴퓨터 앞에 앉아 업무를 처리하기 위해 어떤 조치를 취해야 할지 몰라 고민한 적이 있나요? 컴퓨터에게 말을 걸면 컴퓨터가 내 말을 알아듣고 이해해줬으면 좋겠다고 생각한 적이 있다면 운이 좋으세요. 자연어 이해 기능 덕분에 컴퓨터는 우리가 사용하는 단어의 의미를 이해할 수 있을 뿐만 아니라 언어를 사용하여 새롭고 흥미로운 방식으로 우리의 생활과 업무 환경을 개선할 수 있습니다.

자연어 이해(NLU)란 무엇인가요?

자연어 통역(NLI)이라고도 하는 자연어 이해(NLU )는 인공 지능의 한 형태입니다. NLU는 자연어 처리(NLP)의 하위 주제로, 머신 러닝 기술을 사용하여 AI의 인간 언어 이해 능력을 향상시킵니다.

업무에 활용되는 NLU 기술의 예는 다음과 같습니다:

• 자동 언어 번역: 요즘에는 Google 번역 및 Microsoft 번역기와 같은 서비스를 사용하여 수백 개의 언어로 텍스트를 원활하게 번역할 수 있습니다.
  

• 질문에 답하기: NLU를 음성 인식 소프트웨어와 함께 사용하면 AI는 언어적 의사소통을 이해할 수 있습니다. 예를 들어, 휴대폰으로 AI에게 내일 날씨에 대해 물어보면 AI가 NLU를 통해 정보를 수집하여 우리에게 전달합니다.
  

• 가상 비서 기술: 구글 홈과 아마존 알렉사와 같은 기기는 NLU를 구현하여 사용자에게 디지털 지원에 대한 포괄적인 솔루션을 제공합니다.

NLU, NLP, NLG의 차이점은 무엇인가요?

자연어 이해(NLU)와 자연어 생성(NLG)은 모두 자연어 처리(NLP)의 하위 집합입니다. NLU 기술의 주요 초점은 컴퓨터가 인간의 의사소통을 이해할 수 있는 능력을 갖추는 것이지만, NLG를 사용하면 AI가 자연어 텍스트 답변을 자동으로 생성할 수 있습니다.

컴퓨터가 쿼리에 대한 답변을 생성할 때는 유동성, 감정, 개성이 없는 무뚝뚝한 언어를 사용하는 경향이 있습니다. 반면 자연어 생성은 컴퓨터가 흥미롭고 매력적인 음성을 생성하여 사람들의 관심을 끌 수 있도록 도와줍니다. 소프트웨어는 즉석에서 결정을 내리고 모국어를 사용하는 사람과 소통하는 데 가장 적합한 방법에 맞게 스스로 적응하도록 학습할 수 있습니다.

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자연어 이해는 어떻게 작동하나요?

자연어 이해는 사람의 말을 분석하여 의미론적, 실용적 정의로 분류하는 알고리즘을 구현합니다. 자연어 이해 기술은 커뮤니케이션의 의도를 파악하고 말 중에 언급된 사람이나 숫자 값과 같은 개체를 식별하는 것을 목표로 합니다.

의도 인식

자연어 이해 소프트웨어는 문장 내의 개별 단어의 의미를 이해하는 데 그치지 않고 그 단어들이 조합되었을 때의 의미도 이해합니다. 즉, NLU 기반 대화 인터페이스는 말의 이면에 숨겨진 의미를 파악하고 우리가 사용하는 단어의 목적을 파악할 수 있습니다 .

머신러닝 알고리즘이 포함된 소프트웨어를 도입하면 얻을 수 있는 주요 이점 중 하나는 감성 분석 작업을 수행할 수 있다는 것입니다. 감성 분석을 통해 기업이나 조직은 제품이나 주제에 대한 고객의 의견과 욕구에 대한 구조화된 정보에 액세스할 수 있습니다.

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엔티티 인식

이 특정 유형의 NLU 기술은 사람의 말에서 엔티티를 식별하는 데 중점을 둡니다. 엔티티는 사람, 회사, 위치, 제품 또는 기타 관련 명사를 나타낼 수 있습니다. 마찬가지로 소프트웨어는 통화, 날짜 또는 백분율 값과 같은 숫자 엔티티도 인식할 수 있습니다.

자연어 이해가 중요한 이유는 무엇인가요?

자연어 이해는 인간과 컴퓨터 간의 의사소통 격차를 해소할 수 있는 능력을 제공합니다. 자연어 이해는 인공 지능이 사람들에게 도움을 제공할 수 있도록 지원하며 다양한 분야에 활용되고 있습니다. 예를 들어, 지능형 chatbots 을 통해 고객 지원 업무를 크게 개선할 수 있습니다.

자연어 이해의 단계는 무엇인가요?

NLU 프로세스는 일반 관찰자에게는 즉각적으로 보일 수 있지만, 그 이면에는 많은 일이 진행되고 있습니다. 데이터를 수집, 정리, 분석, 전달해야만 제대로 작동할 수 있습니다.

일반적인 자연어 이해 절차에는 다음 단계가 포함됩니다:

• 데이터 품질 평가: 머신러닝 알고리즘은 데이터 세트가 허용하는 만큼만 학습합니다. 분석 대상 데이터의 품질을 고려하고 그에 따라 기대치를 설정하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 단일 위치의 데이터에 대해서만 감성 분석을 실행하는 경우, 그 결과가 국가 전체의 의견을 반영할 것이라고 기대하는 것은 어리석은 일입니다.
  

• 데이터 정리: 알고리즘이 데이터 세트와 처음 상호 작용할 때는 복잡하게 뒤엉킨 비정형 데이터를 제공받게 됩니다. 상당한 양의 데이터가 불필요할 뿐만 아니라 알고리즘은 철자가 틀린 단어, 관용적 표현, 문법적으로 잘못된 문장과도 싸워야 합니다. 예를 들어, 간단한 "예 또는 아니오" 질문에는 사람들이 대답하는 방식에 다양한 변형이 포함될 수 있습니다. 예라는 단어는 "예", "예" 또는 "야스"로 대체될 수 있습니다. 최적의 결과를 얻으려면 알고리즘이 사용자의 의도를 파악하는 방법을 학습할 수 있어야 합니다.
  

• 처리: 데이터가 최대한 다듬어졌다면 이제 데이터를 처리할 차례입니다. 즉, 관사, 전치사, 기타 자주 사용되는 단어와 같이 분석에 중복될 수 있는 단어를 제거합니다. 이렇게 하면 남은 데이터를 기계가 읽고 해석할 수 있는 개별 요소로 토큰화할 수 있습니다.
  

• 모델링: 자연어 처리에서 모델은 데이터에서 발견되는 패턴을 나타내는 조직 구조입니다. 일반적인 모델은 각 단어가 언급된 횟수를 정량화하여 해당 값을 벡터로 나타내는 '단어 가방'입니다.
  

• 분석: 데이터 모델링이 완료되면 결과를 분석하여 초기 출력 품질을 파악할 수 있습니다. 앞서 언급했듯이 결과의 품질은 사용되는 데이터 세트에 따라 달라집니다.
  

• 시각화: 데이터의 시각적 표현을 통해 소프트웨어의 최종 사용자는 NLU 기술로 수집한 결론을 이해할 수 있습니다. 데이터를 차트 형식으로 표시하면 NLU에 익숙하지 않은 주요 개인에게도 쉽게 전달할 수 있습니다.
  

• 운영화: 운영화: 데이터에서 가치 있는 인사이트와 결론을 도출하는 과정입니다. 이 마지막 단계를 구현하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 예를 들어, 추가 업스트림 분석을 위해 데이터를 가져가거나 시장 조사와 같은 특정 목적을 위해 데이터를 사용하는 것 등이 있습니다. 추가적인 운영화 절차를 통해 NLP 기술로부터 가치를 얻는 원활한 방법을 구축할 수 있습니다. 예를 들어, Google이나 Amazon과 같은 거대 기술 기업은 제품 데이터를 제공할 때 토픽 모델링을 사용하여 자동화된 필터 및 기타 QoL 업그레이드를 제공합니다.

NLU 기술에는 어떤 기능이 있어야 하나요?

NLU 기술의 핵심 기능은 키워드에 의존하여 개념을 파악하는 대신 인간과 동일한 방식으로 언어를 이해하는 것입니다. 언어 인식 소프트웨어인 NLU 알고리즘은 인간과 조직 간의 상호 작용을 향상시키는 동시에 데이터 수집 및 분석도 개선할 수 있습니다.

자연어 이해 솔루션의 기능은 다음과 같습니다:

• 대화형 음성 응답(IVR) 및 메시지 라우팅: 자연어 처리(NLU) 기반 IVR 기술은 사람의 음성을 처리하고, 단어를 텍스트로 변환하고, 문법 구조에 대한 알고리즘을 실행하여 의도를 파악할 수 있습니다. 공상 과학 소설에서 꿈꾸고 과학에 의해 실현된 이 기술 발전으로 컴퓨터는 우리가 말하는 내용을 이해할 수 있게 되었습니다.
  

• 텍스트 분류 및 분류: 시스템은 NLU 기술을 사용하여 대량의 텍스트를 분석하고 사전 정의된 카테고리에 따라 유용한 데이터를 수집할 수 있습니다. 이는 데이터를 필터링하는 데 유용합니다. 또한 NLU를 사용하여 텍스트를 자동으로 요약하여 많은 양의 텍스트를 이해하기 쉬운 정보로 줄일 수 있습니다.
  

• 지능형 고객 지원: 자동 언어 감지의 가장 일반적인 구현 중 하나는 chatbots 을 만드는 것입니다. 대부분의 평범한 chatbots 은 스크립트를 읽는 데 그치지만, NLU 기술을 사용하면 챗봇이 고객이 말하는 내용을 실제로 파악할 수 있는 능력을 갖출 수 있습니다. 이러한 chatbots 은 전문가와 고객 모두에게 디지털 비서 역할을 합니다.
  

• 기계 번역: 기계 학습이라고도 하는 이 AI 개발 분야는 컴퓨터가 이해하도록 훈련된 패턴을 기반으로 학습하고 적응할 수 있도록 합니다. 또한 기계 번역을 통해 컴퓨터는 자연어 텍스트를 생성하고 다른 언어로 즉석에서 번역할 수도 있습니다. NLU를 활용한 통계적 기계 번역(SMT)은 규칙 기반 번역 시스템을 통해 사람의 음성을 파싱할 수 있습니다. 이를 위해 단어 단위로 번역하거나, 한 언어의 문장을 다른 언어로 매핑하거나, 구문을 번역의 기초로 사용하는 등 다양한 방법이 있습니다.
  

• 데이터 캡처: 데이터 캡처는 사물, 사람, 이벤트에 대한 정보를 수집하는 프로세스입니다. 이를 IVR 기술과 결합하여 사람들이 중요한 정보를 컴퓨터에 구두로 전달할 수 있습니다.
  

• 대화형 인터페이스: 대화형 언어 이해의 발전으로 인간이 자연스러운 말투로 소통할 수 있는 구글 홈이나 아마존 알렉사 같은 기기가 탄생했습니다. 이러한 기계는 NLU를 통해 단어와 문장을 세분화하고, 문법을 인식하고, 의미론적 역할에 대한 지식을 사용하여 사용자의 의도를 이해할 수 있습니다.
  

봇과 대화형 AI의 차이점

자연어 이해 개발 서비스

Botpress 로 최첨단 AI 기술을 구현하고 혁신의 최전선에 있는 대화형 플랫폼을 구축하세요. 초고속 트레이닝 알고리즘 덕분에 Botpress chatbots 은 데이터 세트에서 기록적인 속도로 학습할 수 있으며, 때로는 의도를 이해하는 데 10개의 예시만 있으면 됩니다. 이러한 혁신적인 트레이닝 접근 방식을 통해 봇을 즉시 사용할 수 있습니다.

Botpress 는 간단한 chatbots 프로젝트부터 복잡한 대화형 언어 이해 프로젝트까지 구축할 수 있습니다. 이 플랫폼은 기본적으로 영어, 프랑스어, 스페인어, 일본어, 아랍어 등 12개 언어를 지원합니다. 언어 기능은 FastText 모델을 통해 향상될 수 있으며, 사용자는 157개 언어에 액세스할 수 있습니다. Botpress 무료오픈 소스이며 원하는 OS에서 실행할 수 있습니다.

자연어 및 대화 이해