자연어 처리란?
사람은 언어를 통해 생각을 표현하고, 다른 사람과 소통합니다. 그렇다면 컴퓨터도 사람의 언어를 이해하고 소통할 수 있을까요?
자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 활용할 수 있도록 돕는 AI 기술입니다.
자연어는 사람의 언어를 의미하며, 자연어 처리 기술은 문장을 분석하고 의미를 파악하여 번역, 요약, 감정 분석 등 다양한 언어 작업을 수행합니다.
이번 수업에서는 자연어 처리의 개념과 주요 활용 사례를 살펴보겠습니다.
자연어 처리는 어떤 과정을 거칠까요?
자연어 처리는 문장을 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환한 뒤, 그 의미를 분석하는 과정을 거칩니다.
컴퓨터는 사람의 언어를 직접 이해할 수 없기 때문에, 자연어 처리 기술은 다음과 같은 단계를 통해 문장을 처리합니다.
1. 전처리
문장에서 불필요한 부분을 제거하고, 필요한 정보를 추출하는 과정입니다.
예를 들어 문장에서 구두점이나 불용어(의미가 없는 단어)를 제거하는 과정이 전처리에 해당합니다.
text = "안녕하세요! 와 오늘 날씨는 정말 좋네요."
preprocessed_text = "안녕하세요 오늘 날씨 정말 좋네요"
2. 형태소 분석
형태소 분석은 문장을 구성하는 단어를 분리하고, 각 단어의 품사(명사, 동사 등)를 파악하는 과정입니다.
예를 들어 "나는 사과를 좋아해요"라는 문장을 "나/대명사", "는/조사", "사과/명사", "를/조사", "좋아하다/동사", "해요/어미"로 나눕니다.
3. 벡터화
형태소 분석을 통해 분리된 단어를 컴퓨터가 이해할 수 있는 숫자 형태로 변환하는 과정입니다.
단어를 벡터(숫자 배열)로 표현함으로써, 컴퓨터가 문장의 의미를 이해할 수 있게 됩니다.
예를 들어 "사과"라는 단어를 [0.1, 0.2, 0.3]와 같은 벡터로 표현할 수 있습니다.
자연어 처리의 주요 활용 사례
자연어 처리 기술이 적용되는 주요 사례는 다음과 같습니다.
1. 기계 번역
기계 번역은 AI를 이용해 한 언어를 다른 언어로 번역하는 기술입니다.
대표적인 예로 Google Translate, Papago가 있으며, 데이터가 쌓임에 따라 번역 품질이 점점 개선되고 있습니다.
2. 감성 분석
감성 분석은 문장에서 감정을 추출하는 기술입니다.
기업이 고객 리뷰를 분석하여 긍정적 또는 부정적인 피드백을 구분하는 데 사용되며, SNS 데이터 분석을 통해 트렌드를 예측할 수도 있습니다.
text = "이 영화 정말 재미있어요!"
sentiment = "긍정"
3. 챗봇
챗봇(Chatbot)은 사람과 자연스럽게 소통하는 대화형 AI입니다.
ChatGPT, Perplexity, Claude 등이 대표적인 챗봇 서비스이며, 고객 상담, 정보 제공, 예약 시스템 등 다양한 서비스에서 활용됩니다.
4. 음성 인식
음성 인식은 음성을 텍스트로 변환하는 기술입니다.
Siri, Google Assistant 같은 음성 비서에서 사용됩니다.
회의 녹음을 자동으로 텍스트로 변환하는 서비스에도 활용됩니다.
자연어 처리는 AI의 다양한 분야에서 활용되며, 사람과 컴퓨터 간의 소통을 돕는 기술로 앞으로 더욱 발전할 것으로 기대됩니다.
실습 화면에서 동일한 프롬프트에 대해 다양한 AI 챗봇의 답변을 비교해 보세요.