[자연어 처리 방법]
자연어 처리(Natural Language Processing)란 인간의 언어와 같은 자연어를 기계적으로 처리하는 기술을 의미합니다. 현재 인공지능, 기업의 비즈니스 등 다양한 분야에서 적용되고 있으며, 이를 위해서는 다양한 방법들이 존재합니다.
- 토큰화(Tokenization)
- 텍스트 데이터를 의미있는 단위로 나누는 방법입니다.
- 단어 또는 문장으로 나눌 수 있으며, 기본적으로 띄어쓰기를 기준으로 나누게 됩니다.
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예를 들어 “I am a student”라는 문장은 “I”, “am”, “a”, “student”라는 단어로 나눌 수 있습니다.
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품사 태깅(Part of Speech tagging)
- 단어가 문장에서 어떤 역할을 하는지 파악하는 방법입니다.
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예를 들어 “I am a student”라는 문장에서 “I”는 대명사, “am”은 동사, “a”는 관사, “student”는 명사로 태깅할 수 있습니다.
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개체명 인식(Named Entity Recognition)
- 문장에서 인물, 장소, 조직 등의 개체명을 인식하는 방법입니다.
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예를 들어 “Steve Jobs는 Apple의 CEO였다”라는 문장에서 “Steve Jobs”와 “Apple”은 개체명으로 인식할 수 있습니다.
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감정 분석(Sentiment Analysis)
- 문장에서 긍정적인 의미인지 부정적인 의미인지 분석하는 방법입니다.
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예를 들어 “이 영화는 정말 재밌었다”는 긍정적인 의미를, “이 음식은 맛이 없다”는 부정적인 의미를 분석할 수 있습니다.
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문법 규칙 적용(Rule-based Approach)
- 언어의 문법 규칙을 미리 정의해서 적용하는 방법입니다.
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예를 들어 “I am a studetn”라는 문장에서 “stduent”라는 맞지 않는 단어가 있으므로, “student”로 교정하는 등의 작업을 수행합니다.
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기계 학습 기반 접근법(Machine Learning Approach)
- 대규모의 데이터를 활용해 기계가 스스로 학습하는 방법입니다.
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머신러닝 모델을 구축하여 문장을 분류하거나 감정을 분석하는 등의 작업을 수행합니다.
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딥러닝 기반 접근법(Deep Learning Approach)
- 심층 신경망을 활용하여 자연어 처리를 수행하는 방법입니다.
- 텍스트 데이터 처리에 탁월한 성능을 보여주고 있으며, 최근에는 GPT-3 같은 대규모 언어모델의 등장으로 높은 수준의 자연스러운 대화 등 다양한 분야에 적용이 가능해졌습니다.
자연어 처리는 기본적으로 텍스트 데이터에 대한 분석과 처리를 수행하는 기술이므로, 다양한 분야에 적용 가능합니다. 하지만 언어의 복잡성과 다양성 때문에 완벽한 처리가 어려운 부분도 있습니다. 따라서, 문제의 정의와 데이터의 특성 등에 따라 적절한 방법을 선택하여 처리를 수행해야 합니다.