[7강] 자연어 처리(NLP) 소개

1. 소개

1) 자연어 처리(NLP)의 개념 소개

◾ 자연어 처리는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 기술

◾ 텍스트 데이터를 분석하고 해석하여 의미 있는 정보를 추출하는 분야

2) NLP의 중요성 및 실생활에서의 활용

◾ NLP는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해함으로써 기계번역, 챗봇, 텍스트 마이닝, 감정 분석 등 다양하 분야에서 활용

ㅊ 일상생활에서도 음성 비서, 자동 번역 등으로 경험할 수 있음.

2. 자연어 처리의 기본 개념

1) 자연어 처리의 정의와 목적

◾ 자연어 처리(NLP)는 인간이 사용하는 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기술

◾ 텍스트 데이터를 분석하고 의미를 추출하여 유용한 정보를 도출하는 과정을 포함

◾ 자연어 처리의 목적은 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 그에 대응하는 작업을 수행할 수 있게 하는 것

2) 자연어 처리의 어려움

◾ 자연어 처리는 다양한 언어의 문법, 동음이의어, 언어의 다의성과 다양성 등의 어려움이 있음.

◾ 또한 문맥을 이해하고 의미를 파악하는 것은 여전히 도전적인 과제 중 하나

◾ 이러한 어려움을 극복하기 위해 많은 연구와 기술적인 발전 필요

3) 자연어 처리의 주요 응용 분야

◾ 자연어 처리는 다양한 분야에서 응용되고 있으며, 그 중 주요 응용 분야로는 기계번역, 챗봇, 텍스트 마이닝, 감정분석, 정보 추출 등 기계가 인간과 자연스러운 대화를 나누고 문서에서 의미 있는 정보를 추출하는 등 다양한 작업에 활용

3. 텍스트 전처리

1) 토근화(Tokenization)

◾ 토큰화는 텍스트를 작은 단위(토큰)으로 나누는 과정

◾ 문장을 단어 또는 문장 단위로 쪼개어 컴퓨터가 처리하기 쉽게 만드는 중요한 단계

ex) "Hi, There!"라는 문장은 ["Hi", ",","There","!"]와 같은 토큰으로 구분 가능

2) 불용어 처리(Stopword Removal)

불용어는 문장에서 자주 등장하지만 분석에는 별로 기여하지 않은 단어를 의미

ex) "the", "and" "is"와 같은 단어들이 불용어에 해당, 불용어를 제거함으로써 분석의 효율성을 높이고 중요한 단어에 집중할 수 있음.

3) 어간 추출(Stemming)과 표제어 추출(Lemmatization)

◾ 어간 추출은 단어의 어간을 추출하는 과정

◾ 단어의 기본 형태를 찾아내어 단어들을 통일시키는 역할

ex) "friends", "friendship", "friendly"의 어간을 추출하면 "friend"

 

◾ 표제어 추출은 단어를 그것의 기본 형태인 표제어로 변환하는 작업

◾ "Better"를 표제어 추출하면 "good"

어간 추출과 표제어 추출은 테스트 데이터를 정규화 하여 일관된 형태로 만들어 자연어 처리의 일관성과 효과를 향상시킴.

4. 자연어 처리의 핵심 기술

1) 품사 태깅(Part-of-Speech Tagging)

◾ 품사 태깅은 문장 내의 각 단어에 해당하는 품사를 부여하는 작업

◾ 각 단어의 문법적 역할을 이해하기 위해 명사, 동사, 형용사, 부사 등의 품사를 할당

◾ 이 정보는 문장의 의미를 파악하는 데 도움이 되며, 기계가 문장의 구조를 이해하는데 필수적

2) 개체명 인식(Named Entity Recognition)

◾ 개체명 인식은 문서나 문장에서 명명된 엔터티(기관, 인물, 날짜, 장소 등)를 인식하고 추출하는 과정

◾ 이를 통해 문서의 핵심 정보를 식별, 정보 검색, 문서 분류, 기계번역 등 다양한 응용 분야에서 활용

3) 문장 구문 분석(Syntatic Parsing)

◾ 문장 구문 분석은 문장의 구조를 이해하고 분석하는 과정, 문장 내 단어들 간의 문법적인 관계를 파악

◾ 이를 통해 문장의 의미와 구조를 이해하고, 트리 구조로 나타내어 문법적인 해석을 제공

◾ 문장 구문 분석은 기계가 문장을 더 자세히 이해하고 처리할 수 있도록 함.

5. 자연어 처리의 주요 알고리즘과 모델

1) 통계 기반 기법

◾ 통계 기반 자연어 처리 기법은 단어 간의 통계적 관계를 분석하는 방법

ex) N-gram 모델: 단어들의 연쇄적인 관계를 확률적으로 모델링하여 자연어 처리 작업에 활용

2) 기계 학습 기반 기법

◾ 기계 학습 기반의 자연어 처리는 다양한 알고리즘과 모델을 활용하여 특정 작업을 수행하는 방법

◾ Support Vector machines(SVM), Native Bayes, Radom Forest 등의 알고리즘과 다양한 특징 추출 방법을 활용하여 감정 분석, 문서 분류, 품사 태깅 등의 작업에 활용

3) 딥러닝을 활용한 자연어 처리

◾ 다층 신경망을 활용하여 복잡한 자연어 처리 작업을 수행하는 데 사용

◾ Word Embedding 기법을 통해 단어를 밀집 벡터로 표현

◾ Recurrent Neural Networks(RNN), Long-Short-Term Memory(LSTM), Transformer와 같은 신경망 아키텍처를 활용하여 문맥을 이해하고 문장 구조를 파악하는데 탁월한 성과

◾ 딥러닝은 기계 번역, 감정 분석, 질문 응답 등의 복잡한 자연어 처리 작업에서 효과적으로 활용되고 있음.

6. 자연어 처리의 응용 분야

1) 기계번역 및 언어 이해

자연어 처리는 기계 번역과 언어 이해 분야에서 중요하게 활용

◾ 기계 번역: 컴퓨터가 한 언어로 작성된 문장을 다른 언어로 자동으로 번역하는 기술

ex) 구글 번역, 파파고 등

◾ 언어 이해: 텍스트에서 의미를 추출하여 컴퓨터가 문맥을 이해하고 특정 작업을 수행하도록 도움

2) 챗봇 및 가상 비서

◾ 챗봇: 사용자와 자연스러운 대화를 나누는 프로그램, 자연어 처리 기술을 통해 사용자의 질문에 응답하거나 작업을 수행 

◾ 가상 비서: 음성 또는 텍스트를 통해 사용자에게 도움을 제공하고 작업을 수행하는 인공 지능 기반의 개인 비서, 일상적인 대화와 명령을 이해하고 실행할 수 있도록 자연어 처리 기술 적용

3) 텍스트 마이닝 및 감정 분석

◾ 텍스트 마이닝: 대량의 텍스트 데이터에서 유용한 정보를 추출하는 기술, 자연어 처리를 기반으로 함.

◾ 감정 분석: 텍스트에서 긍정 / 부정 / 중립 적인 감정을 인식하는 작업, 소셜 미디어에서 제품 리뷰, 의견 수집 등 다양한 분야에서 활용

7. 자연어 처리의 도전과 미래 전망

1) 다국어 처리와 문화적 도전

◾ 자연어 처리의 도전 중 하나는 다양한 언어와 문화에 대응하는 것

◾ 각 언어는 고유한 문법과 표현 방식이 있어, 다국어 처리는 이러한 다양성을 이해하고 해석하는 데 어려움이 있음.

◾ 미래에는 다국어 처리 기술의 발전과 언어 간 상호작용에 대한 연구가 더욱 중요해질 것으로 예상

2) 윤리적 및 개인 정보 보호 문제

◾ 자연어 처리 기술이 더욱 발전함에 따라 윤리적 문제와 개인 정보 보호에 대한 우려 증가

◾ 자연어 처리 시스템은 대량의 데이터를 기반으로 학습, 데이터의 공정성과 안전한 보관 필요

◾ 미래에는 윤리적 가이드라인과 강화된 개인 정보 보호 정책이 필수적으로 도입되어야 할 것으로 전망됨.