NLP(자연어 처리)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 하는 인공 지능의 한 분야입니다. 이 기술은 컴퓨터 언어학과 머신 러닝을 활용하여 텍스트와 음성을 분석하고 인간과 컴퓨터의 효과적인 상호작용을 지원합니다.
이 개념이 처음 도입된 이래 효과적인 인공 지능 개발을 방해하는 자연적 장애물은 언어였습니다. 간단히 말해, 기계는 살아있는 존재와 같은 방식으로 의사 소통하지 않습니다. 인간 언어의 모호함, 미묘한 차이, 함축성은 기계가 의존하는 엄격한 구조와 명확한 정의가 부족합니다. 컴퓨터 프로그래밍에 특수 코딩 언어가 도입된 이유 중 하나는 컴퓨터에 무엇을 하라고 지시하려면 매우 구체적인 방식으로 컴퓨터와 대화해야 하기 때문입니다. 아니, 오히려 NLP가 개발되기 전까지는 그랬습니다.
NLP는 자연어 처리를 의미하며 인간의 의사소통과 기계의 이해를 연결하도록 설계되었습니다. NLP는 컴퓨터 시스템이 인간과 거의 동일한 방식으로 자연어를 해석할 수 있도록 하여 성장하는 인공 지능 분야의 기반 기술이 되고 있습니다.
NLP의 기원은 20세기 초로 거슬러 올라가는데, 페르디낭 드 소쉬르가 언어학의 초기 개념 중 일부를 제시했습니다. 1950년대 앨런 튜링의 연구로 발전이 계속되어 오늘날의 정교한 NLP 시스템의 토대가 마련되었습니다. 컴퓨팅 성능과 AI 기술이 발전함에 따라 NLP는 복잡한 인간의 언어를 해석하고 뉘앙스 등을 모두 재현하는 능력을 특징으로 하는 독자적인 분야로 성장했습니다.
자연어 처리의 이상적인 결과는 인간과 기계가 서로 대화하듯 쉽게 소통할 수 있도록 하는 것입니다. 이를 위해서는 텍스트를 구문 분석하고 이해하는 것부터 사람처럼 자연스러운 응답을 생성하는 것까지 다수의 작은 작업이 필요합니다. 다음의 각 작업은 언어의 특정 측면을 다루기 때문에 기계가 가장 복잡한 인간의 언어 상호작용도 처리할 수 있습니다.
감정 분석은 단어 뒤에 숨겨진 감정적 어조를 감지하는 데 사용되는 기술입니다. 이는 소셜 미디어 모니터링, 마케팅, 고객 서비스 분야에서 특히 유용하며, 조직이 소비자 의견과 응답 뒤에 숨겨진 (종종 무언의) 감정을 이해하는 데 도움이 됩니다. 기업은 텍스트 데이터를 분석하여 제품, 브랜드 또는 서비스에 대한 대중의 감정을 측정하고 그에 따라 전략을 조정할 수 있습니다.
음성 언어를 텍스트로 변환할 수 있는 음성 인식은 디지털 어시스턴트 및 IVR(대화형 음성 응답) 시스템과 같은 반응형 음성 인식 시스템을 만드는 데 필수적인 요소입니다. 이 작업에는 음성의 음파를 분석하고 알고리즘을 사용하여 내용을 해석하고 추가 처리를 위해 액세스할 수 있도록 텍스트 형식으로 변환하는 작업이 포함됩니다.
문법 태깅(품사 태깅이라고도 함)은 문장의 각 단어에 명사, 동사, 형용사 등의 문법적 역할에 따라 레이블을 지정하는 작업입니다. 이는 시스템이 문장의 구조를 이해하는 데 도움이 되고 언어 분석의 정확도를 향상시킵니다. 태깅은 텍스트 교정 도구 및 고급 콘텐츠 분석 시스템과 같이 문법에 대한 심층적인 이해가 필요한 다양한 언어 처리 애플리케이션에 매우 중요합니다.
NER(명명된 항목 인식)은 텍스트의 핵심 요소를 사람의 이름, 조직, 위치, 시간 표현식, 수량, 금전적 가치 등과 같은 사전 정의된 범주로 식별하고 분류합니다. NER은 콘텐츠 추천 시스템, 대규모 데이터베이스에서의 정보 검색, 자동화된 고객 지원 시스템에 사용되어 비정형 데이터에서 관련 세부 정보를 추출합니다.
공동 참조 해결은 텍스트 내에서 동일한 항목을 참조하는 모든 표현을 찾아서 논의 중인 내용을 완전하고 명확하게 이해할 수 있도록 지원합니다. 이는 문서 요약, 질의 응답, 대화 시스템에서 컨텍스트 유지와 같은 활동에 필수적입니다.
자연어 생성은 보고서 생성, 자동화된 콘텐츠 생성, 데이터를 읽을 수 있는 텍스트로 실시간 번역하는 등의 애플리케이션에서 정형 데이터를 자연어로 변환합니다. 이 작업은 인간 언어의 생성 과정을 반영하여 기계가 인간이 만든 것과 구별할 수 없는 응답을 생성할 수 있는 능력을 부여합니다.
기계가 자연어를 이해하고 생성하는 기본 개념은 비교적 단순해 보일 수 있지만, 다양한 분야에서 무한한 가능성을 열어줍니다. 다음은 NLP의 몇 가지 중요한 사용 사례입니다.
- 기계 번역
NLP는 단일 언어에 국한되지 않습니다. 기계 번역을 통해 디지털 시스템은 텍스트나 음성을 한 언어에서 다른 언어로 자동 번역하여 글로벌 시장과 다양한 인구 간의 커뮤니케이션을 촉진합니다. - 가상 에이전트 및 챗봇
이러한 프로그램은 사용자와의 대화를 시뮬레이션하여 고객을 지원하고 정보를 수집하며 작업을 자동화합니다. 사용자와 직접 상호작용할 수 있는 디지털 시스템을 통해 문제를 더 빠르게 해결하고 접근성을 높일 수 있습니다. - 고객 감정 분석
상세한 감정 분석을 사용하는 이 접근 방식은 소셜 미디어, 콜 센터 녹음, 고객 인식 및 시장 상황에 대한 유용한 인사이트 등 콘텐츠에 숨겨진 맥락과 의미를 심층적으로 살펴봅니다. - 스팸 탐지
스팸 탐지는 텍스트 패턴을 분석하고 의심스럽거나 원치 않는 콘텐츠에 플래그를 지정하여 원치 않는 이메일을 식별하고 필터링합니다. 이 기능은 이메일의 사용성과 보안을 유지하는 데 매우 중요합니다. - 텍스트 요약 및 분류
텍스트 요약은 NLP 기술을 사용하여 길거나 복잡한 문서의 요약 버전을 자동으로 생성하므로 독자가 전체 내용을 읽지 않고도 요점을 빠르게 이해하고 텍스트를 분류할 수 있습니다.
위에 나열된 사용 사례는 NLP가 할 수 있는 일의 극히 일부에 불과합니다. 자연어 처리에는 여러 부문을 혁신하여 비즈니스 운영 및 구매자와의 소통 방식을 발전시킬 수 있는 잠재력이 있습니다. 기업이 다양한 소스에서 점점 더 많은 비정형 데이터를 수집함에 따라 NLP는 실행 가능한 인사이트를 추출하고 필수 프로세스를 자동화하는 데 점점 더 큰 역할을 하고 있습니다. 이를 통해 조직은 의사 결정에 대한 접근 방식을 개선하고 고객 경험을 크게 향상시킬 수 있는 기회를 창출하고 있습니다.
동시에 NLP 기술은 기업이 언어 장벽을 극복하고 가까운 지리적 리전 외의 고객과 시장으로 도달 범위를 확장하는 데 도움이 됩니다. 번역을 자동화하고 다국어 고객 지원을 촉진함으로써 비즈니스 확장은 더 이상 유창성에 의해 제한되지 않습니다.
종합해 보면, NLP에 익숙해지면 기업은 데이터의 잠재력을 최대한 활용하고 서비스 오퍼링을 개선하여 고객의 기대에 부응할 수 있도록 하는 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
AI가 계속 진화하고 일상 생활에 통합되는 상황에서 NLP의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 그렇다고 자연어 처리가 완벽하다는 것은 아니며, 인정할 만한 핵심 고려 사항과 우려 사항이 몇 가지 있습니다.
NLP에서는 컨텍스트가 가장 중요합니다. 단어와 구의 의미는 문장에서의 용법에 따라 달라질 수 있으므로 의도와 의미를 제대로 이해하려면 알고리즘이 컨텍스트를 올바르게 해석해야 합니다. 해결책은 상황 인식 알고리즘을 구현하여 주변 텍스트를 고려하고 AI가 단어의 용법과 의미를 보다 정확하게 이해할 수 있도록 돕는 것입니다.
텍스트에서 아이러니와 풍자를 감지하는 것은 인간에게도 충분히 어려운 일이므로 기계의 경우 거의 불가능할 수 있습니다. 이는 단어의 문자 그대로의 의미뿐 아니라 어조나 맥락을 통해 이해되는 뉘앙스가 포함되기 때문입니다. NLP 시스템은 감정과 의도를 정확하게 해석하기 위해 이러한 미묘한 차이를 파악해야 합니다. 아이러니와 풍자의 예가 포함된 주석이 달린 대규모 데이터 세트에서 학습된 딥 러닝 모델을 비롯한 고급 감정 분석 기술은 인식률을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.
고급 NLP 시스템을 개발하고 유지관리하려면 비용이 많이 들 수 있습니다. 데이터 수집, 컴퓨팅 자원, 숙련된 인력에 상당한 투자가 필요하므로 일부 조직이나 자금이 부족한 연구원에게는 감당할 수 없는 비용이 될 수 있습니다. 클라우드 기반 NLP 서비스를 활용하면 확장 가능한 자원과 유지관리 기능을 제공하므로 비용을 절감할 수 있습니다. 또한 오픈 소스 도구와 프레임워크는 유용한 온라인 커뮤니티가 뒷받침하는 사전 구축된 모델을 제공하여 진입 장벽을 낮춥니다.
NLP 시스템은 텍스트의 오타 또는 음성의 잘못된 발음과 같은 입력 데이터의 오류를 처리해야 하므로 이해와 처리가 복잡해질 수 있습니다. 맞춤법 검사, 문법 수정, 음성 입력의 노이즈 감소와 같은 포괄적인 전처리 단계를 통해 NLP가 처리하기 전에 데이터의 정확성을 높일 수 있습니다.
모든 사람이 교과서적인 표준어로 의사소통하지는 않습니다. 구어체와 속어는 격식에서 벗어난다는 특징이 있으며, 이러한 특성은 문화와 커뮤니티에 따라 매우 다양하기 때문에 NLP가 최신 상태로 관련성을 유지하고 대상 고객이 사용하는 용어로 상호작용하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 최신 데이터 세트로 언어 모델을 지속적으로 업데이트하고 소셜 미디어 및 기타 실시간 언어 사용 소스를 통합하면 시스템이 진화하는 언어 트렌드에 발맞춰 최신 상태를 유지할 수 있습니다.
많은 NLP 모델, 특히 딥 러닝에 기반한 모델은 특정 결론에 도달하는 방법을 쉽게 공개하지 않습니다. 이 경우 사용자가 시스템의 의사 결정 과정을 이해하거나 신뢰하기 어려울 수 있습니다. 이를 흔히 "블랙 박스" 문제라고 합니다. LRP(계층별 관련성 전파) 또는 SHAP(SHapley Additive exPlanations)와 같은 기술은 출력에 가장 큰 영향을 미치는 입력에 대한 인사이트를 제공하여 전반적인 투명성과 신뢰성을 높일 수 있습니다.
여러 언어를 효과적으로 처리할 수 있는 NLP 시스템을 구축하려면 각 언어의 구문, 의미, 실용적 뉘앙스를 이해하고 통합해야 하는데, 이를 위해서는 광범위한 데이터와 정교한 모델링 기술이 필요합니다. 여러 언어로 학습을 전송할 수 있는 다국어 모델은 언어 간의 유사성을 활용하여 다양한 언어로 상호작용할 때도 처리 효율성을 높임으로써 이 문제를 해결할 수 있습니다.
자연어 처리에는 어려운 과제가 내재해 있지만, 그럼에도 불구하고 특히 비즈니스에 확실한 이점을 제공합니다. 가장 흥미로운 이점은 다음과 같습니다.
- 대규모 데이터 세트 분석
NLP는 인력으로는 불가능하거나 비현실적일 정도로 방대한 양의 비정형 데이터를 신속하게 처리하고 분석할 수 있습니다. 이 역량을 통해 조직은 고객 피드백과 소셜 미디어 대화, 그리고 기타 소스에서 가치 있는 인사이트를 발견할 수 있습니다. - 일상적인 프로세스 간소화 및 생산성 향상
NLP는 데이터 입력, 고객 지원, 정보 검색과 같은 일상적인 작업을 자동화함으로써 일상적인 운영을 간소화하고 인적 자원을 보다 복잡한 작업에 투입할 수 있습니다. - 목표 분석 수행
NLP는 텍스트 데이터를 편향되지 않고 일관성 있게 분석할 수 있는 도구를 제공합니다. 이러한 객관성은 인간의 편견이 결과를 왜곡할 수 있는 시장 조사 및 법률 문서 검토와 같은 분야에서 매우 중요합니다. - 실행 가능한 인사이트 제공
NLP는 감정 분석부터 트렌드 감지에 이르기까지 기업이 텍스트 데이터의 기본 패턴과 감정을 이해하도록 지원하므로 의사 결정과 전략적 계획에 도움이 되는 명확한 결론을 내릴 수 있습니다. - 고객 경험 향상
NLP는 인간의 언어를 자연스럽게 이해하고 응답할 수 있는 챗봇과 가상 어시스턴트를 통해 고객과 기업의 상호작용을 강화합니다. 이렇게 하면 고객 참여도는 물론 고객 만족도와 충성도도 높일 수 있습니다.
자연어 처리에는 인간의 언어를 자동으로 해석하고 생성하는 일련의 단계가 포함되며 머신 러닝, 딥 러닝, 전산 언어학 및 기타 컴퓨터 과학의 다양한 측면을 통합합니다. 프로세스 자체는 매우 복잡하지만 일반적으로 다음과 같은 단계로 진행됩니다.
- 데이터 수집
NLP가 언어의 구문 분석을 시작하고 이해하려면 먼저 언어 학습이 필요합니다. 그러려면 다양한 소스에서 방대한 비정형 텍스트 및 음성 데이터를 수집해야 합니다. - 전처리
데이터를 삭제하고 정리하는 과정으로 토큰화, 스톱 워드 제거, 어간 추출, 텍스트 단순화를 위한 원형 추출 등이 포함됩니다. - 모델 학습
NLP 시스템은 머신 러닝과 딥 러닝 기술을 사용해 전처리된 데이터를 학습하여 패턴과 언어 구조를 찾습니다. - 특성 추출
데이터의 특성을 식별하고 추출합니다. 이러한 특성은 예측, 분류, 클러스터링에 사용할 수 있는 매우 상세한 데이터 세트를 만드는 데 사용됩니다. - 알고리즘 개발
알고리즘은 시스템이 학습 데이터를 기반으로 언어를 정확하게 해석하고 생성할 수 있도록 개발되고 개선됩니다. - 테스트 및 확인
모델의 정확성과 효율성을 보장하기 위해 새로운 데이터를 통해 모델의 성능을 평가합니다. - 배포
NLP 모델은 최종 사용을 위해 애플리케이션에 통합됩니다. - 지속적인 학습
새로운 데이터를 사용할 수 있게 되면 모델을 업데이트하여 시스템을 개선하고 진화하는 언어 트렌드에 맞게 조정합니다.
인간과 기계가 소통하는 방식이 변화하고 있습니다. 그리고 자연어 처리의 적용 범위가 확대됨에 따라 비즈니스에서 그 중요성이 분명해지고 있습니다. 그러나 NLP의 복잡성을 해결하면서 그 이점을 최대한 활용하려면 숙련된 서비스 제공자와 협력해야 하는 경우가 많습니다. ServiceNow가 AI 기반 자동화 분야의 리더로서 그에 대한 해결책인 Now Platform®을 제공합니다.
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