NLP 자연어처리 알고리즘 종류 및 활용 사례

오늘은 NLP 자연어처리 알고리즘 종류 및 활용 사례에 대해서 알아보고 자세히 살펴보겠습니다.

인간의 언어는 많은 약어, 다양한 의미, 하위 의미, 문법 규칙, 문맥, 은어 및 기타 여러 측면을 포함하기 때문에 기계가 이해하기 어렵습니다.

하지만 많은 비즈니스 프로세스와 운영이 기계를 활용하고 기계와 사람 간의 상호 작용이 필요합니다.

따라서 과학자들은 기계가 인간의 언어를 해독하고 기계가 이를 더 쉽게 학습할 수 있도록 도와주는 기술이 필요했습니다.

바로 이때 자연어 처리를 위한 NLP 알고리즘이 등장했습니다. 이 알고리즘을 통해 컴퓨터 프로그램은 문어든 구어든 다양한 인간의 언어를 이해할 수 있게 되었습니다.

NLP는 언어 처리를 위해 다양한 알고리즘을 사용합니다. 그리고 NLP 알고리즘이 도입되면서 이 기술은 비정형 데이터를 간소화하는 데 도움이 되는 인공 지능(AI)의 중요한 부분이 되었습니다.

그럼, 먼저 NLP 자연어 처리 정의와 알고리즘 종류에 대해서 알아보고 NLP 활용 분야 및 사례에 대해서 살펴보겠습니다.

NLP 자연어처리란?

NLP(Natural Language Process) 자연어 처리는 인간의 언어와 컴퓨터 간의 상호작용을 다루는 컴퓨터 과학, 언어학, 인공 지능의 한 분야입니다.

자연어와 관련된 대량의 데이터를 분석하고 처리할 수 있도록 기계를 프로그래밍하는 데 도움이 됩니다.

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NLP는 기계가 인간의 언어를 이해하고, 분석하고, 해석하는 데 활용되는 최신 기술 또는 메커니즘입니다. 이를 통해 기계는 텍스트와 인간의 구어를 이해할 수 있는 능력을 갖게 됩니다.

NLP를 통해 기계는 개발자를 대신하여 번역, 음성 인식, 요약, 주제 세분화 및 기타 여러 작업을 수행할 수 있습니다.

가장 좋은 점은 NLP가 여러 알고리즘을 사용하여 모든 작업과 작업을 실시간으로 수행하므로 훨씬 더 효과적이라는 것입니다.

NLP 알고리즘을 통해 컴퓨터는 텍스트나 음성 데이터를 통해 인간의 언어를 처리하고 다양한 목적으로 그 의미를 해독할 수 있습니다.

컴퓨터의 해석 능력은 매우 발전하여 기계가 텍스트 뒤에 숨은 인간의 감정과 의도까지 이해할 수 있게 되었습니다. 또한 NLP는 사용자가 글을 쓰거나 말할 때 곧 떠오를 단어나 문장을 예측할 수 있습니다.

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NLP 기술은 수십 년 동안 존재해 왔으며, 시간이 지남에 따라 평가가 이루어지고 더 나은 프로세스 정확도를 달성했습니다.

NLP는 언어학 분야에 뿌리를 두고 있으며, 개발자들이 인터넷용 검색 엔진을 만드는 데도 도움을 주었습니다.

시간이 지남에 따라 기술이 발전함에 따라 NLP의 사용 범위도 확장되었습니다.

오늘날 NLP는 금융, 검색 엔진, 비즈니스 인텔리전스 부터 의료 및 로봇 공학에 이르기까지 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

또한 NLP는 음성으로 작동하는 GPS, 고객 서비스 챗봇, 디지털 지원, 음성-텍스트 변환 작업 등과 같이 널리 사용되는 많은 애플리케이션에 활용되고 있으며, 최신 시스템에도 깊숙이 들어와 있습니다.

NLP 자연어처리 작동 방식

NLP 알고리즘은 기계 학습, 즉 미리 정의된 규칙에 따라 필요한 텍스트 데이터를 수신하여 텍스트의 품질을 지속적으로 개선하는 방식으로 학습됩니다.

이는 기계가 이해하고 처리할 수 있는 여러 단계에 걸쳐 존재하는 프로세스로 간주해야 합니다.

형태론적 수준 – 단어의 구조와 서로의 관계에 대한 이해
구문 수준 – 문장의 올바른 구성과 구조
음성 수준 – 소리의 구성과 물리적 실체로서의 이해
의미론적 수준 – 단어, 문장 및 구문을 문자 그대로 이해
어휘 수준 – 품사를 처리하고 이해
실용적 수준 – 문맥의 올바른 구성을 위해 실제 지식을 사용
담화 수준 – 한 문장을 초과하는 부분에 대한 이해

NLP 자연어처리 알고리즘 종류

NLP 알고리즘은 자연어를 처리할 때 사용되는 머신러닝 기반 알고리즘 또는 명령어입니다. 기계가 인간의 언어를 해석할 수 있도록 하는 프로토콜과 모델을 개발하는 데 사용됩니다.

NLP 알고리즘은 AI의 접근 방식과 입력된 학습 데이터에 따라 그 형태를 수정할 수 있습니다. 이러한 알고리즘의 주요 역할은 다양한 기술을 활용하여 혼란스럽거나 구조화되지 않은 입력을 기계가 학습할 수 있는 지식 정보로 효율적으로 변환하는 것입니다.

모든 기술과 함께 NLP 알고리즘은 자연어 원리를 활용하여 기계가 입력을 더 잘 이해할 수 있도록 합니다. 이러한 알고리즘은 기계가 주어진 입력의 컨텍스트 값을 이해할 수 있도록 도와주며, 그렇지 않으면 기계가 요청을 수행할 수 없습니다.

NLP 알고리즘은 세 가지 핵심 카테고리로 구분되며, AI 모델은 데이터 과학자의 접근 방식에 따라 아래 카테고리 중 하나를 선택합니다.

1) 기호 알고리즘

기호 알고리즘은 NLP 알고리즘의 중추 역할을 합니다. 각 입력 텍스트의 의미를 분석한 다음 이를 활용하여 서로 다른 개념 간의 관계를 설정하는 역할을 담당합니다.

기호 알고리즘은 기호를 활용하여 지식과 개념 간의 관계를 표현합니다. 이러한 알고리즘은 논리를 활용하고 문맥에 따라 단어에 의미를 부여하기 때문에 높은 정확도를 달성할 수 있습니다.

또한 지식 그래프는 입력 언어의 개념과 개념 간의 관계를 정의하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 알고리즘은 개념을 적절하게 정의하고 단어의 문맥을 쉽게 이해할 수 있기 때문에 XAI(Explainable Artificial Intelligence) 를 구축하는 데 도움이 됩니다.

그러나 기호 알고리즘은 여러 가지 한계로 인해 규칙 집합을 확장하는 데 어려움이 있습니다.

2) 통계 알고리즘

통계 알고리즘은 기계가 텍스트를 살펴보고, 각 텍스트를 이해하고, 의미를 검색하는 작업을 쉽게 수행할 수 있도록 도와줍니다.

입력 텍스트 배열의 패턴과 추세를 인식하여 기계가 인간의 언어를 학습하는 데 도움이 되기 때문에 매우 효율적인 NLP 알고리즘입니다. 이러한 분석을 통해 기계는 현재 단어 다음에 어떤 단어가 쓰일 가능성이 높은지 실시간으로 예측할 수 있습니다.

음성 인식, 감성 분석, 기계 번역에서 텍스트 제안에 이르기까지 통계 알고리즘은 다양한 애플리케이션에 사용됩니다.

통계 알고리즘이 널리 사용되는 주된 이유는 대규모 데이터 세트에서 작동할 수 있기 때문입니다.

또한 통계 알고리즘은 한 문단에서 두 문장의 의미가 비슷한지, 어떤 문장을 사용할지 감지할 수 있습니다. 그러나 이 알고리즘의 가장 큰 단점은 복잡한 기능 엔지니어링에 부분적으로 의존한다는 것입니다.

3) 하이브리드 알고리즘

이 유형의 NLP 알고리즘은 기호 알고리즘과 통계 알고리즘의 힘을 결합하여 효과적인 결과를 생성합니다. 주요 장점과 기능에 집중함으로써 두 접근법의 최대 약점을 쉽게 무효화할 수 있으며, 이는 높은 정확도에 필수적입니다.

두 가지 접근 방식을 모두 활용할 수 있는 방법은 다양합니다:

심볼릭 지원 머신 러닝
심볼릭을 지원하는 머신 러닝
심볼릭 학습과 머신 러닝의 병렬 작업

기호 알고리즘은 모델이 스스로 언어를 학습하는 데 드는 노력을 줄여주는 방식으로 모델을 학습하도록 지원함으로써 머신 러닝을 지원할 수 있습니다.

머신 러닝은 심볼릭 방식을 지원하지만, ML 모델은 심볼릭에 대한 초기 규칙 집합을 생성하여 데이터 과학자가 수동으로 구축하는 수고를 덜어줄 수 있습니다.

그러나 기호 학습과 기계 학습이 함께 작동하면 모델이 특정 구절을 정확하게 이해할 수 있으므로 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

NLP 활용 분야

NLP는 10년 이상 존재해 왔으며, 특히 딥러닝과 신경망의 등장 이후 그 모델은 점점 더 강력해지고 있습니다.

다양한 도구 덕분에 NLP를 사용하면 특정 영역에서 작업을 용이하게 하거나 자동화하는 다양한 작업을 수행할 수 있으며 우리 삶을 바꿀 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있습니다.

1) 경제 분야

경제 분야에서는 제안이나 추천 메커니즘을 자동화하고, 기계 번역 및 감성 분석을 구성하는 등 거의 모든 수준에서 NLP 알고리즘을 사용합니다.

소매업에서는 서비스 제공 및 커뮤니케이션을 개선하기 위해 사용자의 의견을 평가하는 것이 중요하며, 항상 고객과 접촉하는 것이 중요합니다.

챗봇은 질문에 대한 답변 프로세스를 자동화하고 관련 요청을 지능적이고 자동으로 기술 지원팀에 전달합니다.

브랜드는 자연어 처리 기술을 사용하여 서비스를 얼마나 잘 홍보하는지 확인합니다. 이를 위해 고객 정서를 분석하는 NLP 기반 소프트웨어를 사용합니다.

마케터나 CEO는 광고 전략이나 회사 구현을 위한 개인 제안을 개발할 때 이러한 도구를 널리 사용합니다.

2) 고객 서비스

소셜 네트워크, 리뷰, 고객 서비스 등 고객과 다양한 형태의 커뮤니케이션을 사용하는 서비스 산업에서 자연어 처리는 내부 및 인바운드 커뮤니케이션의 아날로그를 자동화하는 데 도움이 되며, 직원의 기분을 파악하는 데도 도움이 됩니다.

최종 사용자는 자동 수정 또는 맞춤법 검사를 위한 도구로 NLP를 사용합니다. 콘텐츠에 더 집중하고 맞춤법 교정을 위한 신뢰할 수 있는 조력자를 확보하는 데 도움이 됩니다.

또한 자연어 처리는 휴대폰, 차량, 스마트 홈 또는 장애인을 위한 애플리케이션에서 음성 비서의 핵심입니다. Salesforce는 이 기능을 적극적으로 활용하고 있으며 고객 관리 및 서비스 개선을 위한 소프트웨어를 제공하고 있습니다.

3) 플랫폼 현지화

NLP는 로컬라이제이션 프로세스를 자동화하고 품질을 개선하는 데 도움이 됩니다.

오늘날의 세계에서 NLP의 역할은 타깃 문화권에서 익숙한 텍스트와 콘텐츠를 유지하면서 추가적인 타깃 문화권의 참여를 유도하는 것입니다.

이렇게 하면 텍스트가 다른 시장에서도 통할 수 있습니다.

글로벌 시장에서 기업의 장기적인 번영과 존속은 새로운 문화와 언어에 적응할 수 있는 능력에 달려 있는 경우가 많으므로 새로운 시장에 적응하면 고객 기반을 확장하여 수익성을 달성할 수 있습니다.

4) 의료 분야

자연어 처리의 발전은 의료 분야에서 많은 변화를 가져왔습니다. 오랫동안 환자 행동, 환경 또는 기타 주제에 대한 정보가 부족하여 질적이고 필요한 결론을 도출할 수 없었습니다.

자연어 처리 덕분에 이 시스템은 컴퓨터 코딩을 사용하여 긴 의료 기록을 세분화하여 가장 중요한 부분으로 줄일 수 있습니다.

NLP의 사용과 함께 단순화된 EHR 인터페이스가 만들어졌습니다. 이 인터페이스는 환자의 의사 예약에 대한 정보 검색을 자동화합니다.

의료 분야에서 마찬가지로 중요한 것은 소셜 네트워크 콘텐츠의 감정에 대한 정보를 제공하는 것입니다. 이러한 분석은 사람들의 심리적 건강에 대한 결론을 도출하고 이와 관련된 문제를 예측하는 데 도움이 됩니다.

분석가들은 NLP를 사용하여 방대한 양의 환자 데이터 정보에 액세스하여 표현형과 그룹별로 분류할 수 있게 되었습니다. 예를 들어, Winterlight Labs는 알츠하이머 환자들이 사용하는 고유한 언어 패턴을 인식합니다.

의료 분야에 대해 이야기할 때, 시맨틱 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스에서 얻은 정보를 기반으로 의사 결정에 NLP가 중요한 역할을 한다는 점을 언급할 가치가 있습니다.

5) 금융 분야

가상 비서 또는 챗봇을 사용하여 데이터를 늘리면 재정 자원을 절약하고 편의성을 높일 수 있습니다. 이러한 자동화를 통해 요청 및 불만 사항을 적절한 부서에 효과적으로 전달하거나 기본적인 질문에 적시에 정성적인 방식으로 답변할 수 있습니다.

6) 법률 분야

법률 문서 처리를 자동화하려면 NLP를 구현해야 합니다. 이 도구 덕분에 계약서 이름, 키 이름 및 필요한 데이터를 얻을 수 있으며 문서를 익명으로 만들 수도 있습니다.

NLP 자연어처리 활용 사례

1) 비즈니스용 NLP

자연어 처리는 일반적으로 스캔 형태로 제공되는 비정형 문서에서 핵심 정보를 추출해야 하는 비즈니스 영역에서 사용됩니다. 인공 지능 없이는 이 작업을 수행하는 것이 거의 불가능하지만 NLP 덕분에 이 프로세스가 자동화되고 훨씬 빨라졌습니다.

2) 예측 텍스트

이름에서 알 수 있듯이 이러한 유형의 NLP는 사용자가 작성할 내용을 예측하고 개인 단어를 사용하여 범용 사전을 만들 수도 있습니다. Grammarly 및 Smart Compose와 같은 프로그램이 이러한 방식으로 작동합니다.

3) 텍스트 분석

NLP의 주요 편의성은 구조화되지 않은 정보를 이해하는 것입니다. 주로 의도 분류, 감정 분석, 키워드 추출기와 같은 도구가 여기에 사용됩니다.

4) 스마트 비서

일상 생활에서 Siri나 Alexa와 같은 스마트 비서를 자주 접하게 됩니다. 이러한 비서는 자연어 생성 및 처리를 통해 우리의 음성을 이해하고 요청을 충족시킵니다.

5) 검색 결과

NLP는 자동 완성 기능에서 매우 효율적이어서 검색어를 예측하고 전체 텍스트를 입력하는 시간을 절약해 줍니다. 이러한 기능은 종종 e-커머스에 통합됩니다.

6) 소셜 네트워크 모니터링

NLM은 고객 반응의 대규모 흐름을 추적하여 고객의 기분을 분석하고 고객의 요구에 즉각적으로 대응할 수 있는 기능을 제공합니다.

7) 이메일 필터

이메일 필터는 사람들이 받은 편지함을 더 쉽게 정리할 수 있도록 하기 위해 존재합니다. Gmail은 소셜, 프로모션, 받은 편지함, 스팸별로 이메일을 정렬할 수 있습니다. 이 모든 것 뒤에는 키워드를 지원하고 메시지를 올바른 폴더로 안내하는 자연어 처리(NLP)가 있습니다.