NLP (Natural Language Processing)란 인공지능 분야에서 자연어를 처리하는 기술을 의미합니다. 보통 사람들이 사용하는 언어를 기계적으로 이해하고 처리할 수 있게 하는 기술을 말합니다. 자연어 처리의 필요성은 점점 증가하고 있습니다. 왜냐하면 현대 사회에서 데이터가 급속도로 증가하고 있기 때문입니다. 자연어 처리 기술을 활용하면 대규모 데이터를 분석하고 활용할 수 있습니다. 이 글에서는 NLP 자연어 처리에 대해 알아보겠습니다.
NLP의 개요
NLP는 컴퓨터와 인간의 언어를 연결하는 핵심 기술입니다. 자연어 처리 기술을 통해 기계는 인간이 사용하는 언어를 이해하고 분석할 수 있습니다. 이제는 크롤링, 인공지능, 빅데이터 등 기술이 끊임없이 발전하면서 NLP가 더욱 중요해졌습니다. NLP의 이용영역도 점차 확대되고 있습니다. 지금은 검색, 번역, 감정분석 등 다양한 영역에 이용되고 있지만 앞으로는 음성인식, 대화시스템, 문서자동분류 등 다양한 분야에서 인공지능과 함께 성장할 전망입니다.
자연어 처리 과정
자연어 처리는 크게 4가지 과정으로 이루어집니다.
1. 형태소 분석
형태소란 언어의 가장 작은 의미 단위로, 단어의 뜻을 이루는 최소 단위를 말합니다. 이를 분석하여 언어의 구조를 파악해야합니다. 형태소 분석을 통해 한국어의 경우 명사, 동사, 형용사 등으로 구분하기도 합니다.
2. 구문 분석
자연어 구문 분석은 언어학에서 구성 체계를 파악하는 작업입니다. 구성 하나하나를 분석하여 문장에 쓰인 단어를 문법 규칙에 따라 분해하고 그 의미를 파악합니다.
3. 의미 분석
자연어 처리의 의미 분석은 문장에 담긴 의미를 이해하는 작업입니다. 텍스트 데이터를 분석하고 자연어 처리 기술을 활용해 해당하는 문맥에서 각 단어의 의미를 파악합니다.
4. 자연어 생성
자연어 처리에서 마지막으로 수행하는 작업은 자연어 생성입니다. 응용 프로그램에서 생성된 데이터를 기반으로 자연어를 생성하여 활용할 수 있습니다.
자연어 처리의 예시
1. 문서 분류
자연어 처리를 이용하면 대량의 문서 중에서도 특정한 주제에 대한 문서를 분류할 수 있습니다. 이 과정은 정보 차원 축소와 같은 응용 프로그램에서 적용될 수 있습니다.
2. 감정 분석
감정 분석은 텍스트가 나타내는 감정을 이해하는 것입니다. 이는 고객 만족도 조사, 마케팅 파급력 등 다양한 분야에서 응용될 수 있습니다.
3. 음성인식
음성인식은 기계가 사람의 음성을 인식하여 이를 텍스트 데이터로 변환하는 기술입니다. 이를 이용하면 음성설정, 음성명령, 음성게임 등 다양한 분야에서 응용할 수 있습니다.
NLP 관련 도구
NLP 분야는 매우 발전했으며, 다양한 오픈소스 소프트웨어를 사용할 수 있습니다. 가장 대표적인 것은 파이썬 NLTK (Natural Language Toolkit)입니다. 이외에도 OpenNLP, Stanford CoreNLP, Apache Lucene 등 다양한 자연어 처리 도구를 활용할 수 있습니다.
마무리
NLP의 활용도는 점차 확대되고 있습니다. 기계가 자연어를 분석하고 이해할 수 있는 능력으로 다양한 영역에서 빅데이터 활용, 인공지능, 음성인식, 웹 검색 등에 활용될 수 있습니다. 앞으로 더욱더 발전할 NLP 분야를 기대해봅니다.