인간의 언어는 수많은 약어, 다양한 의미, 세부 의미, 문법 규칙, 맥락, 속어 등 여러 복잡한 요소로 구성되어 있어 기계가 이해하기 매우 어렵습니다.
그럼에도 불구하고 많은 비즈니스 프로세스와 운영이 기계의 도움을 필요로 하며, 이는 결국 기계와 인간 간의 상호 작용을 필수적으로 만듭니다.
이러한 배경에서 과학자들은 기계가 인간의 언어를 정확하게 해석하고, 학습 과정을 간소화할 수 있는 기술의 필요성을 절감하게 되었습니다.
이러한 필요에 부응하여 자연어 처리(NLP) 알고리즘이 등장했습니다. NLP는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해할 수 있도록 프로그래밍하는 데 초점을 맞추며, 텍스트 형태이든 음성 형태이든 상관없이 다양한 언어 데이터를 처리할 수 있도록 설계되었습니다.
NLP는 언어 처리를 위해 다채로운 알고리즘을 활용하며, 도입 이후 구조화되지 않은 데이터 처리를 효율적으로 만드는 인공 지능(AI)의 중요한 구성 요소로 자리 잡았습니다.
본 문서에서는 NLP의 기본 개념과 가장 널리 사용되는 NLP 알고리즘 몇 가지를 자세히 살펴보겠습니다.
지금부터 함께 알아보시죠!
NLP란 무엇인가?
자연어 처리(NLP)는 컴퓨터 과학, 언어학, 인공 지능이 융합된 학문 분야로, 인간의 언어와 컴퓨터 간의 상호 작용을 연구합니다. NLP의 목표는 기계가 자연어와 관련된 방대한 양의 데이터를 분석하고 처리할 수 있도록 프로그래밍하는 것입니다.
간단히 말해, NLP는 기계가 인간의 언어를 이해, 분석, 해석하는 데 활용하는 현대적인 기술 및 메커니즘입니다. 이 기술을 통해 기계는 텍스트 및 구어 형태의 인간 언어를 이해하는 능력을 얻게 됩니다. NLP를 활용함으로써 개발자는 기계가 번역, 음성 인식, 요약, 주제 분류와 같은 다양한 작업을 자동화할 수 있습니다.
NLP의 핵심적인 장점은 다양한 알고리즘을 사용하여 실시간으로 작업을 처리함으로써 효율성을 크게 향상시킨다는 점입니다. 이 기술은 기계 학습, 딥 러닝, 통계 모델을 결합하여 계산 언어 규칙 기반 모델링을 수행합니다.
NLP 알고리즘은 컴퓨터가 텍스트 또는 음성 데이터를 통해 인간 언어를 처리하고 다양한 목적에 따라 그 의미를 해독할 수 있도록 지원합니다. 이러한 해석 능력의 발전으로 기계는 텍스트에 숨겨진 인간의 감정과 의도를 파악할 수 있게 되었습니다. 또한 NLP는 사용자가 글을 쓰거나 말할 때 떠오르는 단어나 문장을 예측하는 데에도 활용됩니다.
NLP 기술은 수십 년 동안 연구되어 왔으며, 시간이 지나면서 정확도가 꾸준히 향상되었습니다. 언어학에 뿌리를 둔 NLP는 개발자들이 인터넷 검색 엔진을 구축하는 데 기여했으며, 기술 발전과 함께 그 활용 범위는 더욱 확대되었습니다.
오늘날 NLP는 금융, 검색 엔진, 비즈니스 인텔리전스, 의료, 로봇 공학 등 광범위한 분야에서 응용되고 있습니다. 또한 음성 작동 GPS, 고객 서비스 챗봇, 디지털 비서, 음성-텍스트 변환 등 많은 인기 있는 응용 프로그램에서 핵심 기술로 자리 잡았습니다.
NLP는 어떻게 작동하는가?
NLP는 기계를 위해 복잡한 인간 언어를 해석하기 위해 여러 방법론을 활용하는 역동적인 기술입니다. 이 기술은 주로 인공 지능을 사용하여 서면 또는 음성 언어를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형식으로 처리하고 변환합니다.
인간이 입력을 처리하는 두뇌를 가지고 있는 것처럼, 컴퓨터는 입력을 이해할 수 있는 출력으로 변환하는 특수 프로그램을 사용합니다. NLP는 데이터 처리와 알고리즘 개발이라는 두 단계를 통해 작동합니다.
데이터 처리는 기계가 분석할 수 있도록 입력된 텍스트 데이터를 준비하고 정리하는 첫 번째 단계입니다. 이 단계에서 데이터는 입력 텍스트의 모든 특징을 식별하고 컴퓨터 알고리즘에 적합한 형태로 처리됩니다. 간단히 말해, 데이터 처리 단계는 데이터를 기계가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 역할을 합니다.
데이터 처리 단계와 관련된 주요 기술은 다음과 같습니다.
- 토큰화: 입력 텍스트를 NLP 작업에 적합하도록 작은 단위로 분할합니다.
- 불용어 제거: 텍스트에서 빈번하게 나타나는 단어들을 제거하여 정보의 양을 최소화합니다.
- 원형 복원 및 형태소 분석: 단어를 기본 형태로 환원하여 기계가 쉽게 처리할 수 있도록 만듭니다.
- 품사 태깅: 입력된 단어에 명사, 형용사, 동사 등의 품사를 할당하여 처리합니다.
입력 데이터가 첫 번째 단계를 거친 후, 기계는 최종적으로 데이터를 처리할 수 있는 알고리즘을 개발합니다. 전처리된 단어를 처리하는 데 사용되는 여러 NLP 알고리즘 중 규칙 기반 시스템과 기계 학습 기반 시스템이 가장 널리 사용됩니다.
- 규칙 기반 시스템: 이 시스템은 언어 규칙을 사용하여 단어를 최종적으로 처리합니다. 전통적인 접근 방식이지만 여전히 많이 사용됩니다.
- 기계 학습 기반 시스템: 신경망, 딥 러닝, 기계 학습을 결합하여 단어 처리에 대한 자체 규칙을 결정하는 고급 알고리즘입니다. 통계적 방법을 활용하여 훈련 데이터를 기반으로 단어 처리를 결정하고, 처리 과정에서 지속적으로 규칙을 변경합니다.
NLP 알고리즘의 다양한 범주
NLP 알고리즘은 자연어를 처리하는 데 사용되는 머신 러닝 기반 알고리즘 또는 명령어입니다. 이러한 알고리즘은 기계가 인간의 언어를 해석할 수 있도록 프로토콜 및 모델을 개발하는 데 중요한 역할을 합니다.
NLP 알고리즘은 AI의 접근 방식과 제공된 학습 데이터에 따라 형태를 변경할 수 있습니다. 이러한 알고리즘의 주요 임무는 복잡하거나 구조화되지 않은 입력을 기계가 학습할 수 있는 정보로 효율적으로 변환하기 위해 다양한 기술을 활용하는 것입니다.
NLP 알고리즘은 모든 기술과 함께 자연어 원칙을 사용하여 기계가 입력을 더 잘 이해하도록 돕습니다. 또한, 주어진 입력의 맥락적 의미를 파악하여 시스템이 요청을 성공적으로 수행할 수 있도록 합니다.
NLP 알고리즘은 세 가지 주요 범주로 나눌 수 있으며, AI 모델은 데이터 과학자의 접근 방식에 따라 이 중 하나를 선택합니다. 이러한 범주는 다음과 같습니다.
#1. 기호 알고리즘
기호 알고리즘은 NLP 알고리즘의 핵심 구성 요소입니다. 이러한 알고리즘은 각 입력 텍스트의 의미를 분석하고, 이를 바탕으로 다양한 개념 간의 관계를 설정하는 역할을 합니다.
기호 알고리즘은 기호를 사용하여 지식과 개념 간의 관계를 나타냅니다. 논리를 활용하고 맥락에 따라 단어에 의미를 부여하므로 높은 정확도를 달성할 수 있습니다.
지식 그래프는 입력 언어의 개념과 이들 간의 관계를 정의하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 알고리즘은 개념을 명확하게 정의하고 단어의 맥락을 쉽게 이해할 수 있도록 도와주므로 XAI를 구축하는 데 유용합니다.
하지만 기호 알고리즘은 여러 제한 사항으로 인해 규칙을 확장하는 데 어려움을 겪습니다.
#2. 통계 알고리즘
통계 알고리즘은 텍스트를 분석하여 각 텍스트의 의미를 파악하고, 기계가 쉽게 작업을 수행할 수 있도록 합니다. 입력 텍스트 배열의 패턴과 추세를 인식하여 기계가 인간 언어를 학습할 수 있도록 돕는 효과적인 NLP 알고리즘입니다. 이러한 분석을 통해 기계는 현재 단어 다음에 나올 가능성이 높은 단어를 실시간으로 예측할 수 있습니다.
통계 알고리즘은 음성 인식, 감정 분석, 기계 번역, 텍스트 제안 등 다양한 응용 분야에서 활용됩니다. 대규모 데이터 세트를 처리할 수 있다는 장점 때문에 널리 사용되고 있습니다.
또한 통계 알고리즘은 문장의 유사성을 감지하고 적절한 문장을 선택할 수 있습니다. 하지만 복잡한 특징 공학에 부분적으로 의존한다는 주요 단점이 있습니다.
#3. 하이브리드 알고리즘
하이브리드 알고리즘은 기호 알고리즘과 통계 알고리즘의 장점을 결합하여 효과적인 결과를 생성합니다. 이러한 접근 방식을 통해 각각의 단점을 보완하고 정확도를 높이는 것이 가능합니다.
두 가지 접근 방식을 활용하는 방법은 여러 가지가 있습니다.
- 기호 기반 기계 학습
- 기계 학습 기반 기호
- 병렬로 작동하는 기호 및 기계 학습
기호 알고리즘은 기계 학습 모델이 언어를 학습하는 데 필요한 노력을 줄이는 방식으로 모델을 학습시킬 수 있습니다. 기계 학습 모델은 기호 알고리즘을 보완하여 초기 규칙 세트를 생성하며, 이는 데이터 과학자가 수동으로 구축할 필요가 없습니다.
기호 학습과 기계 학습이 함께 작동하면 모델이 특정 구절을 올바르게 이해할 수 있어 더욱 향상된 결과를 얻을 수 있습니다.
주요 NLP 알고리즘
컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 모방하는 데 도움이 되는 여러 가지 NLP 알고리즘이 있습니다. 다음은 그중에서 가장 널리 사용되는 알고리즘입니다.
#1. 주제 모델링
주제 모델링은 대량의 텍스트 문서에서 주요 주제를 찾는 데 사용되는 통계적 NLP 기술입니다.
기본적으로 기계가 특정 텍스트 집합을 특징짓는 주제를 찾는 데 도움을 줍니다. 각 텍스트 문서에는 여러 주제가 포함되어 있으며, 이 알고리즘은 특정 단어 집합을 평가하여 각 주제를 식별하는 데 적절한 기술을 사용합니다.
잠재 디리클레 할당(LDA)은 주제 모델링에 가장 적합한 기술로 널리 사용됩니다. 비지도 머신 러닝 알고리즘으로, 사람의 주석으로는 불가능한 대량의 데이터 아카이브를 구성하고 정리하는 데 도움을 줍니다.
#2. 텍스트 요약
텍스트 요약은 텍스트를 간결하게 요약하고, 유창한 방식으로 표현하는 매우 복잡한 NLP 기술입니다. 이 기술은 각 단어를 분석하지 않고 모든 주요 정보를 추출하여 빠른 요약 프로세스를 지원합니다.
텍스트 요약은 두 가지 방식으로 수행할 수 있습니다.
- 추출 기반 요약: 원본 텍스트를 수정하지 않고 문서에서 주요 단어와 구만 추출합니다.
- 추상화 기반 요약: 텍스트 문서에서 모든 정보와 의도를 나타내는 새로운 단어와 구를 생성합니다.
#3. 감성 분석
감성 분석은 기계가 사용자의 텍스트에 담긴 의미 또는 의도를 파악하는 데 도움이 되는 NLP 알고리즘입니다. 기업이 제품 또는 서비스에 대한 고객의 생각을 이해하는 데 유용하여 다양한 AI 비즈니스 모델에서 널리 사용됩니다.
다양한 플랫폼에서 고객의 텍스트 또는 음성 데이터의 의도를 파악함으로써 AI 모델은 고객의 감정을 인식하고 적절하게 대응할 수 있습니다.
#4. 키워드 추출
키워드 추출은 방대한 텍스트 기반 데이터 세트에서 주요 단어와 구를 식별하는 데 사용되는 NLP 알고리즘입니다.
TextRank, 용어 빈도(TF), RAKE와 같은 다양한 키워드 추출 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 일부 알고리즘은 추가 단어를 고려할 수 있지만, 일부는 주어진 텍스트의 내용을 기반으로 키워드를 추출하는 데 중점을 둡니다.
각 키워드 추출 알고리즘은 고유한 이론적 접근 방식과 방법을 사용합니다. 이러한 알고리즘은 구조화되지 않은 대량의 데이터 세트에서 콘텐츠를 저장, 검색, 조회하는 데 유용하므로 많은 조직에서 활용됩니다.
#5. 지식 그래프
지식 그래프는 정보를 저장하는 데 트리플을 활용하는 뛰어난 기술입니다. 많은 사람들이 최고의 NLP 알고리즘을 선택할 때 고려하는 요소 중 하나입니다.
이 알고리즘은 기본적으로 주제, 술어, 엔터티라는 세 가지 요소로 구성됩니다. 지식 그래프 생성은 단일 기술에 국한되지 않고, 효과적인 결과 도출을 위해 여러 NLP 기술을 통합해야 합니다. 주제 접근 방식은 구조화되지 않은 텍스트에서 정렬된 정보를 추출하는 데 사용됩니다.
#6. TF-IDF
TF-IDF는 대규모 문서 모음에서 특정 문서의 단어 중요도를 평가하는 데 유용한 통계적 NLP 알고리즘입니다. 이 기술에는 다음과 같은 고유한 값의 곱셈이 포함됩니다.
- 용어 빈도(TF): 특정 문서에서 단어가 나타나는 총 횟수를 나타냅니다. 중지 단어는 일반적으로 높은 용어 빈도를 나타냅니다.
- 역 문서 빈도(IDF): 문서에서 매우 고유하거나 전체 문서 코퍼스에서 드물게 나타나는 단어를 강조합니다.
#7. 단어 구름
단어 구름은 데이터 시각화 기술을 포함하는 고유한 NLP 알고리즘입니다. 이 알고리즘에서 중요한 단어는 강조 표시된 다음 표에 표시됩니다.
문서의 필수 단어는 큰 글자로 인쇄되고, 중요하지 않은 단어는 작은 글꼴로 표시됩니다. 때로는 중요도가 낮은 단어가 표에 나타나지 않을 수도 있습니다.
학습 리소스
위의 정보 외에도 자연어 처리(NLP)에 대해 더 자세히 알고 싶다면 다음 코스 및 서적을 참고할 수 있습니다.
#1. 데이터 과학: Python에서의 자연어 처리
유데미(Udemy)에서 제공하는 이 과정은 높은 평가를 받고 있으며, Lazy Programmer Inc.에서 세심하게 제작했습니다. 이 과정에서는 NLP 및 NLP 알고리즘에 대한 모든 내용을 다루고, 감정 분석을 수행하는 방법을 알려줍니다. 총 11시간 52분 길이의 88개 강의로 구성되어 있습니다.
#2. 자연어 처리: Python에서의 트랜스포머 기반 NLP
유데미에서 제공하는 이 인기 강좌에서는 트랜스포머 모델을 사용한 NLP에 대해 학습하고, 미세 조정된 트랜스포머 모델을 만들 수 있는 방법을 배울 수 있습니다. 11.5시간 분량의 주문형 비디오와 5개 기사로 NLP에 대한 심도 있는 학습을 제공합니다. 또한 NLP를 위한 벡터 구축 기술과 텍스트 데이터 전처리에 대해서도 학습할 수 있습니다.
#3. 트랜스포머를 이용한 자연어 처리
2017년에 처음 출판된 이 책은 데이터 과학자와 코더들이 NLP에 대해 배우는 데 도움을 주기 위해 만들어졌습니다. 이 책을 통해 다양한 NLP 작업을 위한 트랜스포머 모델을 구축하고 최적화하는 방법을 배우고, 교차 언어 전이 학습에 트랜스포머 모델을 사용하는 방법도 알 수 있습니다.
#4. 실용적인 자연어 처리
이 책에서는 NLP의 과제, 문제점, 해결 방법에 대해 설명합니다. 또한 다양한 NLP 응용 프로그램을 구현하고 평가하는 방법을 안내합니다.
결론
NLP는 기계가 인간의 언어를 이해하고 해석하도록 돕는 현대 AI 세계의 중요한 부분입니다. NLP 알고리즘은 검색 엔진, IT, 금융, 마케팅 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.
이 문서에서는 NLP에 대한 기본적인 정보 외에도 NLP 지식을 향상시키는 데 유용한 주요 학습 리소스도 함께 소개했습니다.