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자연어 처리 종류

자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 인간의 언어를 기계적으로 분석하고 처리하는 분야로, 컴퓨터 과학과 언어학 분야를 넘나들며 다양한 기술들을 활용해 인간의 언어를 이해하고 처리하는 방법을 연구합니다.

이번 포스트에서는 자연어 처리의 대표적인 종류에 대해 소개하고, 각각의 종류들이 어떤 분야에서 활용되는지 살펴보도록 하겠습니다.

1. 텍스트 분류

텍스트 분류(Text Classification)는 주어진 텍스트를 분류하는 기술입니다. 예를 들어, 스팸 메일 필터링이나 영화 리뷰의 감성 분석 등이 해당됩니다. 이 분류 기술은 정보 검색, 문서 분류, 감성 분석 등에서 중요하게 사용됩니다.

청크(Chunk)는 문장에서 명사구, 동사구, 전치사구 등과 같은 구를 말합니다. 청크 분석은 문장을 구성하는 단어들을 청크 단위로 구분하여 정보를 추출하는 기술입니다. 이 기술은 정보 검색, 기계 번역, 질문 응답 등에서 사용됩니다.

개체명 인식(Named Entity Recognition)은 문장에서 특정한 명칭을 지닌 개체들을 인식하는 기술입니다. 예를 들면, 인명, 지명, 회사명, 날짜 등이 해당됩니다. 이 기술은 정보 검색, 질문 응답, 기계 번역 등에서 중요하게 사용됩니다.

기계 번역(Machine Translation)은 텍스트를 한 언어에서 다른 언어로 번역해주는 기술입니다. 실시간 번역 서비스나 다국어 자료 처리 등에서 중요하게 사용됩니다.

질문 응답(Question Answering)은 질문을 주면 해당 질문에 대한 답변을 추출하는 기술입니다. 이 기술은 검색 엔진, 가상 비서, 질병 자가 진단 등에 사용됩니다.

감성 분석(Sentiment Analysis)은 문장에 담긴 긍정적, 부정적, 중립적인 의견을 분석하는 기술입니다. 이 기술은 마케팅 분야나 소셜 미디어 분석 등에서 중요하게 사용됩니다.

자동 요약(Automatic Summarization)은 긴 문서나 뉴스 기사 등을 읽는 사람 대신 인공지능이 간략하게 요약해주는 기술입니다. 대량의 정보를 처리하고 요약하는 데 중요한 기술입니다.

위와 같이, 자연어 처리 기술은 다양한 종류가 있으며, 각각의 분야에서 많은 활용이 이루어지고 있습니다. 미래에는 더욱 발전된 기술들이 나타날 수 있을 것으로 기대됩니다.