자연어 처리(NLP)

자연어 처리(NLP)란 무엇입니까?

자연어 처리(NLP)는 인공 지능(AI)의 한 분야로 컴퓨터가 문자와 구어의 인간 언어를 분석하고 이해할 수 있도록 합니다. Java나 C와 같은 프로그래밍이나 인공어를 통하지 않고 사용자가 컴퓨터와 자연스러운 대화를 할 수 있도록 자연어를 생성하고 이해하는 소프트웨어를 구축하기 위해 공식화되었습니다.

자연어 처리(NLP) 이해하기

자연어 처리(NLP)는 기술 부문, 즉 인공 지능(AI)을 사용하여 세상이 작동하는 방식을 단순화하는 더 큰 사명의 한 단계입니다. 점점 더 기술에 정통한 인구가 서로 및 회사와 온라인으로 상호 작용하는 새로운 방법을 찾음에 따라 디지털 세계는 많은 회사의 판도를 바꾸는 것으로 입증되었습니다.

소셜 미디어는 커뮤니티의 의미를 재정의했습니다. 암호 화폐 는 디지털 지불 표준을 변경했습니다. 전자 상거래는 편의성이라는 단어의 새로운 의미를 만들었고 클라우드 스토리지는 대중에게 또 다른 수준의 데이터 보존을 도입했습니다.

AI를 통해 머신 러닝 및 딥 러닝과 같은 분야는 모든 가능성의 세계에 눈을 뜨고 있습니다. 머신 러닝은 빅 데이터 를 이해하기 위해 데이터 분석에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 또한 챗봇을 프로그래밍하여 고객과의 인간 대화를 시뮬레이션하는 데 사용됩니다. 그러나 이러한 기계 학습의 전방 적용은 자연어 처리(NLP)의 즉흥적 처리 없이는 불가능합니다.

자연어 처리(NLP) 단계

NLP는 AI와 컴퓨터 언어학 및 컴퓨터 과학을 결합하여 인간 또는 자연어 및 음성을 처리합니다. 프로세스는 세 부분으로 나눌 수 있습니다. NLP의 첫 번째 과제는 컴퓨터가 받는 자연어를 이해하는 것입니다. 컴퓨터는 내장된 통계 모델을 사용하여 자연어를 프로그래밍 언어로 변환하는 음성 인식 루틴을 수행합니다. 최근에 들은 연설을 작은 단위로 나눈 다음 이 단위를 이전 연설의 이전 단위와 비교하여 이를 수행합니다.

텍스트 형식의 출력 또는 결과는 가장 많이 말한 단어와 문장을 통계적으로 결정합니다. 이 첫 번째 작업을 음성-텍스트 프로세스라고 합니다.

다음 작업은 품사(POS) 태깅 또는 단어 범주 명확화라고 합니다. 이 과정은 문법적 형태의 단어를 명사, 동사, 형용사, 과거 시제 등으로 기본적으로 식별합니다. 컴퓨터에 코딩된 사전 규칙 집합을 사용합니다. 이 두 가지 과정을 이해하고 나면 컴퓨터는 이제 그 말의 의미를 이해할 수 있을 것입니다.

NLP가 취하는 세 번째 단계는 텍스트를 음성으로 변환하는 것입니다. 이 단계에서 컴퓨터 프로그래밍 언어는 사용자를 위한 가청 또는 텍스트 형식으로 변환됩니다. 예를 들어 금융 뉴스 챗봇은 "오늘 Google은 어때?"와 같은 질문을 받습니다. Google 주식에 대한 온라인 금융 사이트를 스캔하고 가격 및 거래량과 같은 정보만 답장으로 선택하기로 결정할 것입니다.

특별 고려 사항

NLP는 인간이 다른 인간과 상호 작용하고 있다고 믿게 하여 컴퓨터를 지능적으로 만들려고 합니다. 1950년 앨런 튜링(Alan Turing)이 제안한 튜링 테스트(Turing test )는 컴퓨터가 실제로 기계와 대화하고 있다는 사실을 인간이 모른 채 인간처럼 생각하고 대화할 수 있다면 완전한 지능이 될 수 있다고 말합니다.

2014년에 한 대의 컴퓨터가 13세 소년의 페르소나를 사용하는 챗봇이라는 테스트를 성공적으로 통과했습니다. 이것은 지능형 기계를 만드는 것이 불가능하다는 말은 아니지만 컴퓨터가 인간처럼 생각하거나 대화하도록 만드는 데 내재된 어려움을 설명합니다. 단어는 다양한 맥락에서 사용될 수 있고 기계는 인간이 단어로 엔티티를 전달하고 설명하는 실제 경험이 없기 때문에 세상이 컴퓨터 프로그래밍 언어를 완전히 없애기까지는 시간이 조금 더 걸릴 수 있습니다.

##하이라이트

• 자연어 처리(NLP)는 컴퓨터 알고리즘과 인공 지능을 사용하여 컴퓨터가 인간의 의사 소통을 인식하고 응답할 수 있도록 합니다.

• 현재 대부분의 iOS 및 Android 플랫폼에서 볼 수 있는 텍스트 음성 변환 앱은 Amazon Echo(Alexa) 또는 Google Home과 같은 스마트 스피커와 함께 지난 몇 년 동안 NLP의 유비쿼터스 사례가 되었습니다.

• 여러 NLP 방법이 존재하지만 일반적으로 음성 또는 텍스트를 개별 하위 단위로 나눈 다음 과거 경험을 기반으로 이러한 단위가 어떻게 함께 맞는지 데이터베이스와 비교합니다.