컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하여 명령을 수행하도록 만드는 기술이 바로 자연어 처리입니다. 이 기술의 기본 원리와 우리 삶에 미치는 긍정적인 영향에 대해 알아봅시다.
자연어 처리(NLP)란 무엇일까요?
스마트폰이나 스마트 스피커를 사용하는 사람이라면 누구나 알렉사, 시리, 구글 어시스턴트, 빅스비, 코타나와 같은 음성 인식 비서를 접해봤을 것입니다. 이러한 음성 비서들은 매년 사용자의 음성 명령을 더욱 정확하게 인식하고 실행하는 능력을 향상시키고 있습니다. 혹시 이 비서들이 우리의 말을 어떻게 이해하는지 궁금해 보신 적이 있으신가요? 바로 자연어 처리(NLP) 기술 덕분입니다.
과거에는 대부분의 소프트웨어가 미리 정해진 명령 세트에만 반응할 수 있었습니다. 예를 들어, “열기” 버튼을 클릭하면 파일이 열리거나, 스프레드시트에서 특정 기호와 공식을 기반으로 계산을 수행하는 방식이었습니다. 프로그램은 코딩된 프로그래밍 언어를 사용하여 통신하므로, 정해진 입력에 따라 정해진 출력을 생성했습니다. 여기서 단어는 마치 기계적인 레버와 같아서, 특정 입력을 넣으면 원하는 결과가 나오는 구조였습니다.
하지만 인간의 언어는 매우 복잡하고 비정형적입니다. 문장 구조, 어조, 억양, 타이밍, 구두점, 그리고 문맥에 따라 다양한 의미를 가질 수 있습니다. 자연어 처리는 기계가 입력으로 받아들이는 것과 인간의 복잡한 언어 사이의 간극을 메우는 인공지능 분야입니다. 이를 통해 우리가 자연스럽게 말하거나 입력할 때, 기계가 우리가 의도한 대로 결과를 생성하도록 할 수 있습니다.
NLP는 실제 단어의 의미뿐만 아니라 언어의 다양한 요소에서 의미를 추출하기 위해 방대한 양의 데이터 포인트를 활용합니다. 이 과정은 기계 학습과 밀접하게 연결되어 있어, 컴퓨터는 더 많은 데이터 포인트를 얻을수록 더 많은 것을 학습할 수 있습니다. 우리가 자주 사용하는 자연어 처리 기반 기계들이 시간이 지남에 따라 점점 더 똑똑해지는 이유가 바로 여기에 있습니다.
NLP에서 언어와 정보를 처리하는 데 사용되는 주요 기술 두 가지를 통해 개념을 더 명확하게 이해해 봅시다.
토큰화
토큰화란 문장을 단어나 더 작은 단위로 나누는 과정을 의미합니다. 각 텍스트 조각을 토큰이라고 하며, 음성 처리 과정에서 이 토큰들이 사용됩니다. 간단해 보이지만 실제로는 매우 복잡한 과정입니다.
예를 들어, 구글 키보드와 같은 텍스트 음성 변환 소프트웨어를 사용하여 친구에게 “공원에서 만나자”라는 메시지를 보낸다고 가정해 봅시다. 휴대폰에 녹음된 내용이 Google의 TTS(텍스트 음성 변환) 알고리즘을 통해 처리되면, Google은 먼저 사용자가 말한 내용을 토큰으로 분할해야 합니다. 이 경우 토큰은 “공원”, “에서”, “만나”, “자”와 같이 나뉠 수 있습니다.
사람들은 단어 사이의 멈춤 길이를 다르게 말하며, 어떤 언어는 단어 사이에 거의 멈춤이 없을 수도 있습니다. 따라서 토큰화 과정은 언어와 방언에 따라 매우 다를 수 있습니다.
형태소 분석 및 표제어 추출
형태소 분석과 표제어 추출은 모두 단어에서 추가되거나 변형된 부분을 제거하여 기계가 인식할 수 있는 기본 형태로 만드는 과정입니다. 즉, 본질적으로 같은 의미를 가진 단어들을 일관된 형태로 만들어 NLP 처리 속도를 높이는 기술입니다.
형태소 분석은 어간 앞이나 뒤에 붙는 접사를 제거하여 단어를 가장 단순한 형태로 만드는 비교적 단순한 과정입니다. 예를 들어:
‘걷다’는 ‘걷’이 됩니다.
‘빠르게’는 ‘빠르’가 됩니다.
‘심각함’은 ‘심각’이 됩니다.
보시다시피, 형태소 분석은 단어의 의미를 완전히 바꿔버리는 결과를 초래할 수 있습니다. 예를 들어, ‘심각함’과 ‘심각’은 의미가 다르지만, 형태소 분석 과정에서 접미사 ‘-함’이 제거되어 의미가 변하게 됩니다.
반면, 표제어 추출은 단어를 문맥을 고려하여 기본 형태로 변환하는 좀 더 복잡한 과정입니다. 단어가 문장 속에서 어떻게 사용되는지 파악하고, 해당 단어와 표제어 데이터베이스를 참고하여 단어를 기본 형태로 변환합니다. 예를 들어:
‘있다’는 ‘있다’로 변환됩니다.
‘조작하다’는 ‘조작’으로 변환됩니다.
‘심각함’은 ‘심각하다’로 변환됩니다.
이 예시에서 보듯이, 표제어 추출은 ‘심각함’을 올바른 기본 형태인 ‘심각하다’로 변환하는 데 성공했습니다.
NLP의 활용 사례와 미래
앞서 살펴본 예시는 자연어 처리의 극히 일부분에 불과합니다. NLP는 우리가 일상생활에서 접하는 다양한 분야에서 광범위하게 활용되고 있습니다. 몇 가지 대표적인 예시를 살펴보겠습니다.
자동 완성: 스마트폰에서 메시지를 입력할 때 문맥에 맞는 단어를 자동으로 추천해주는 기능입니다.
기계 번역: 구글 번역과 같이 널리 사용되는 번역 서비스는 고급 NLP 기술을 사용하여 언어를 처리하고 번역합니다.
챗봇: 특히 고객 서비스 분야에서 NLP는 지능형 챗봇의 기반 기술로 사용되어, 고객의 문의에 응대하고 요청을 처리하는 데 활용됩니다.
NLP는 뉴스 미디어, 의료 기술, 직장 관리, 금융 등 다양한 분야에서 지속적으로 발전하고 있습니다. 가까운 미래에는 로봇과 자연스럽게 대화하는 날이 올지도 모릅니다.
자연어 처리에 대해 더 자세히 알고 싶으시다면, 다음 사이트에서 다양한 정보를 얻으실 수 있습니다. Towards Data Science 블로그 또는 스탠포드 자연어 처리 그룹 웹사이트를 방문해 보시기 바랍니다.