자연어 처리(NLP)의 간단한 이해와 적용 사례들

자연어 처리(NLP)는 무엇이고 왜 중요한가?

자연어 처리 기술

자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해할 수 있도록 하는 기술을 말합니다. NLP는 컴퓨터가 자체적으로 "말하기"를 생성하는 자연어 생성(NLG)을 가능하게 할 뿐만 아니라 텍스트를 읽고, 편집하고, 요약하는 데 도움을 줍니다. 즉, NLP는 빅스비가 여러분의 요청을 이해할 수 있게 해주는 기술이고 NLG는 빅스비가 자연적으로 들리는 언어로 응답할 수 있다는 것을 의미합니다. 그 외에도 알렉사와 시리와 같은 스마트한 디지털 어시스턴트는 NLP 기술을 사용한 가장 대표적인 제품입니다.

 

NLP는 중요한 기술 트렌드입니다. 왜냐하면 전세계의 많은 정보들이 자연어로 이루어져 있기 때문입니다. 이메일, 메시지, 페이스북과 트위터 같은 SNS, 뉴스 기사, 책, 음성 대화 등의 형태로 제공되는 모든 정보를 생각해볼 수 있습니다. 하지만 언어에서 의미를 추출하는 것은 기계에게 엄청나게 어려운 일이었습니다. 인간의 언어는 복잡하고, 비정형적이며, 기계가 다루는 데 사용되는 고도로 구조화된 데이터와는 전혀 다릅니다. 하지만 머신 러닝과 같은 AI 기술 덕분에, 빅데이터의 증가와 함께 컴퓨터는 텍스트에서 의미를 처리하고 추출하는 방법을 배우고 있으며, 놀라운 결과를 얻고 있습니다.

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음성 인식 기술

음성 인식

우리는 구글 어시스턴트 같은 제품으로부터 기계가 인간의 목소리를 해독하는 데 점점 더 능숙해지고 있다는 것을 알고 있습니다. 결과적으로, 인간이 기계와 통신하고 정보를 질의하는 방식이 변화하기 시작하고 있으며, 이는 데이터 분석의 미래에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 비즈니스 환경에서 의사 결정자는 다양한 데이터를 사용하여 의사 결정을 알립니다. 기존에는 이러한 데이터에 액세스하여 대시보드 또는 기타 분석 인터페이스를 사용하고 사용 가능한 다양한 메트릭과 보고서를 훑어보는 것을 의미했습니다. 그러나 NLP 덕분에 일부 데이터 분석 툴은 자연어 쿼리를 이해할 수 있게 되었습니다.

 

감정 분석 기술 (Sentiment Analysis)

사람들이 말하는 것을 이해하는 것뿐만 아니라, 기계는 이제 그 말 뒤에 숨겨진 감정적 맥락을 이해할 수 있습니다. 감정 분석이라고 알려진 이 방법은 고객의 의견을 측정하고 회사의 평판을 모니터링하며 일반적으로 고객이 제품 또는 서비스에 만족하는지 여부를 파악하는 데 사용할 수 있습니다. 소셜 미디어에서 사람들이 자신의 브랜드에 대해 말하는 것을 채굴하여 그들의 의견을 가늠할 수 있는 다양한 소프트웨어들이 있습니다. 대표적인 예로, 마이크로소프트 리서치 랩의 연구원들은 그들의 트위터 글을 분석함으로써 어떤 여성들이 산후 우울증에 걸릴 위험이 있는지 예측할 수 있었습니다. 더욱 인상적인 것은 이 연구는 출산 전 몇 주 동안 여성들이 무엇을 말했는지에 기초했다는 것입니다.

 

자동 요약 기술

법률 시스템을 대표적인 예라고 생각합니다. 수천 페이지의 문서에서 주요 정보를 쉽게 추출 할 수 있는 능력은 그동안의 판도를 바꿀만한 획기적인 능력이 될 것 입니다. MeaningCloud 및 ML 분석기와 같은 도구는 긴 문서를 짧고 유창하며 정확한 요약으로 자동 요약할 수 있습니다. 키워드를 추출하는 데도 사용할 수 있습니다.

 

인공지능 챗봇

인공지능 챗봇

음성 인식과 밀접한 관련이 있는 챗봇은 NLP에 의해 구동되는 또 다른 유용한 비즈니스 도구입니다. 챗봇은 현재 사용자가 검색하는 웹 사이트, 메신저 플랫폼 및 앱에서 어디서나 볼 수 있으며, 이 기술은 고객 서비스, 영업, 심지어 HR까지 포함한 다양한 비즈니스 프로세스를 능률화하는 데 도움이 되고 있습니다. 기술이 완벽하지는 않지만, 우리가 인간과 컴퓨터 사이에서 대화하고 있는지 구별하기가 점점 더 어려워지고 있습니다.