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자연어 처리 란 무엇입니까?

자연 언어 처리 (NLP) 한 분과의 인공지능 자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 영어 또는 힌디어와 같은 인간 언어를 이해하고 해석하며 조작하여 의미를 분석하고 도출하는 데 도움을 줍니다. 개발자는 NLP를 통해 지식을 체계화하고 구조화하여 번역, 요약, 개체명 인식, 관계식 도출과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.trac음성 인식 및 주제 분할.

NLP의 역사

다음은 자연어 처리 역사에서 중요한 사건들입니다.

• 1950 : NLP는 앨런 튜링이 "컴퓨팅 기계와 지능"이라는 논문을 발표하면서 시작되었습니다.
• 1950 : 초기에 러시아어와 영어 간 자동 번역을 시도한 사례가 있었다.
• 1960 : 촘스키를 비롯한 여러 학자들의 형식 언어 이론과 생성 구문론 연구는 해당 분야를 발전시켰다.
• 1990 : 확률 기반 모델과 데이터 기반 모델은 상당히 표준적인 방식이 되었다.
• 2000 : 대량의 음성 및 텍스트 데이터가 활용 가능해졌습니다.

NLP는 어떻게 작동하나요?

자연어 처리(NLP)의 작동 원리를 배우기 전에, 인간이 언어를 어떻게 사용하는지 먼저 이해해 봅시다. 우리는 매일 수천 개의 단어를 사용하고, 다른 사람들은 그 단어를 해석하여 수많은 행동을 합니다. 우리는 이것을 단순한 의사소통으로 여기지만, 단어에는 훨씬 더 깊은 의미가 담겨 있습니다. 우리가 말하는 내용과 방식에는 항상 맥락이 존재합니다. 인공지능 분야의 자연어 처리는 음성 변조에 초점을 맞추는 것이 아니라, 맥락적 패턴을 활용합니다.

예:

Man is to woman as king is to __________?
Meaning(king) - meaning(man) + meaning(woman) = ?
The answer is: queen

여기서는 남자가 남성이고 여자가 여성이라는 점에서 쉽게 연관성을 찾을 수 있습니다. 마찬가지로 왕은 남성이고 그에 상응하는 여성은 여왕입니다.

예:

Is king to kings as queen is to _______?
The answer is: queens

여기서 우리는 'king'과 'kings'라는 두 단어를 보는데, 하나는 단수이고 다른 하나는 복수입니다. 따라서 'queen'이라는 단어가 나오면 자연스럽게 'queens'와 같은 단수-복수 쌍으로 연결됩니다.

가장 큰 질문은 바로 이것입니다. 우리는 어떻게 단어의 의미를 알까요? 답은 경험을 통해 배운다는 것입니다. 다음 질문은 컴퓨터가 어떻게 같은 것을 알 수 있느냐는 것입니다. 기계가 경험을 통해 학습할 수 있도록 충분한 데이터를 제공해야 합니다. 다음과 같은 세부 정보를 입력할 수 있습니다.

• 여왕 폐하.
• 국빈 방문 중 여왕의 연설.
• 엘리자베스 여왕의 왕관.
• 여왕의 어머니.
• 여왕은 관대하시다.

위 예시들을 통해 기계는 '여왕'이라는 개체를 이해합니다. 그런 다음 기계는 주변 단어들을 이용하여 단어 벡터를 생성합니다.

이 기계는 딥러닝 알고리즘과 같은 머신러닝 기법을 사용하여 여러 데이터셋으로부터 학습하면서 이러한 벡터를 생성하고, 각 단어 벡터를 주변 단어들로부터 구축합니다. 공식은 다음과 같습니다.

vector(king) - vector(man) + vector(woman) = vector(?)

이는 단어 벡터에 간단한 대수 연산을 수행하는 것과 같으며, 기계는 이에 대해 '퀸'이라고 응답합니다.

NLP의 구성요소

인공지능에서 자연어 처리의 다섯 가지 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

• 형태론적 및 어휘적 분석
• 구문 분석
• 의미 분석
• 담론 통합
• 실용적인 분석

NLP의 구성요소

형태론적 및 어휘적 분석

어휘 분석은 단어와 표현을 포함한 어휘 전체를 다룹니다. 단어의 구조를 분석하고, 식별하고, 설명합니다. 텍스트를 단락, 문장, 단어로 나누는 과정이 포함됩니다. 개별 단어는 구성 요소로 분석되고, 구두점과 같은 비단어 요소는 단어에서 분리됩니다.

구문 분석

단어는 일반적으로 구문의 가장 작은 단위로 받아들여집니다. 구문론은 개별 언어의 문장 구조를 지배하는 원칙과 규칙을 의미합니다. 구문론은 단어의 적절한 순서에 초점을 맞추는데, 이는 단어의 의미에 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 구문론은 문장의 문법 구조를 분석하고, 단어들이 서로 어떻게 관련되어 있는지를 보여주는 구조로 변환하는 과정을 포함합니다.

의미 분석

의미 분석은 구문 분석기가 의미를 부여하여 생성하는 구조입니다. 이 구성 요소는 단어의 선형 시퀀스를 구조로 변환하고 단어들이 서로 어떻게 연관되는지 보여줍니다. 의미론은 단어, 구, 문장의 문자적 의미에만 초점을 맞춥니다.trac주어진 문맥에서 사전적 의미를 도출하는 것입니다. 예를 들어, "무색의 녹색 아이디어"는 설명이 말이 되지 않기 때문에 의미 분석에서 거부될 것입니다.

담론 통합

담화 통합이란 맥락에 대한 이해를 의미합니다. 어떤 문장의 의미는 주변 문장들에 의해 결정되며, 또한 다음 문장의 의미에도 영향을 미칩니다. 예를 들어, "그는 그것을 원했다"라는 문장에서 "그것"이라는 단어의 의미는 앞선 담화 맥락에 따라 결정됩니다.

실용적인 분석

화용론적 분석은 전반적인 의사소통적, 사회적 내용과 그것이 해석에 미치는 영향을 다룹니다. 이는 상황에 맞는 언어의 의미 있는 사용을 도출하는 것을 의미합니다. 이 분석에서 핵심은 항상 발화된 내용에 있으며, 이를 재해석하여 어떤 의미를 담고 있는지 파악하는 것입니다. 예를 들어, "창문 닫아?"라는 말은 명령이 아닌 요청으로 해석되어야 합니다. 화용론적 분석은 협력적 대화의 특징을 나타내는 일련의 규칙을 적용함으로써 사용자들이 의도된 효과를 발견하도록 돕습니다.

NLP 및 작문 시스템

언어에 사용되는 문자 체계는 텍스트 전처리에 가장 적합한 접근 방식을 결정하는 중요한 요소 중 하나입니다. 문자 체계는 다음과 같은 종류가 있습니다.

1. 표의 문자: 수많은 개별 기호들이 단어를 나타내는데, 예를 들어 일본어와 중국어가 있습니다.
2. 음절 문자: 개별 기호는 음절을 나타냅니다.
3. 알파벳순: 개별 기호는 소리를 나타냅니다.

대부분의 문자 체계는 음절 또는 알파벳 체계를 사용합니다. 로마자를 기반으로 하는 비교적 단순한 문자 체계를 가진 영어조차도 아라비아 숫자, 통화 기호($, £) 및 기타 특수 기호를 포함하는 표의 문자를 사용합니다. 이는 다음과 같은 문제점을 야기합니다.

• Extrac텍스트에서 의미(의미론)를 파악하는 것은 어려운 과제입니다.
• 인공지능 분야의 자연어 처리(NLP)는 데이터셋의 품질에 크게 좌우됩니다. 데이터셋이 방대할수록 문맥을 파악하기 어렵습니다.
• 문자 집합과 언어에 따라 달라집니다.

NLP를 구현하는 방법

다음은 자연어 처리에 사용되는 일반적인 방법입니다.

기계 학습: 이러한 절차는 머신 러닝 과정에서 사용됩니다. 모델은 자동으로 가장 흔한 경우에 집중합니다. 사람이 직접 규칙을 작성할 경우, 인간의 실수로 인해 정확하지 않은 경우가 많습니다.

통계적 추론: 자연어 처리(NLP)는 통계적 추론 알고리즘을 활용할 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 익숙하지 않은 단어나 구조가 포함되어 있더라도 견고한 모델을 구축하는 데 도움이 됩니다.

NLP 예

오늘날 자연어 처리 기술은 널리 사용되고 있습니다. 일반적인 자연어 처리 기법은 다음과 같습니다.

정보 검색 및 웹 검색: Google야후, 빙 등 검색 엔진 이 회사의 기계 번역 기술은 자연어 처리(NLP) 딥러닝 모델을 기반으로 합니다. 이를 통해 알고리즘은 웹페이지의 텍스트를 읽고 의미를 해석하여 다른 언어로 번역할 수 있습니다.

문법 수정: 자연어 처리(NLP) 기술은 MS Word와 같은 워드 프로세서 소프트웨어에서 맞춤법 교정 및 문법 검사에 널리 사용됩니다.

질문 답변: 사용자는 키워드를 입력하여 자연어로 질문을 합니다.

텍스트 요약: 이는 원문의 중요한 정보를 요약하여 간략한 버전을 만드는 과정입니다.

기계 번역 : 이는 컴퓨터 응용 프로그램을 사용하여 텍스트나 음성을 한 자연어에서 다른 자연어로 번역하는 것을 말합니다.

감정 분석: 자연어 처리(NLP)는 기업이 수많은 제품 리뷰를 분석하고 고객이 특정 제품에 대한 피드백을 제공할 수 있도록 지원합니다.

NLP의 미래

• 사람이 읽을 수 있는 자연어 처리는 인공지능 분야의 가장 큰 과제입니다. 이는 인공지능의 핵심 과제, 즉 컴퓨터를 인간만큼 똑똑하게 만드는 것과 거의 같은 문제입니다.
• 자연어 처리(NLP)의 도움으로 미래의 기계는 온라인 정보를 학습하고 이를 현실 세계에 적용할 수 있게 될 것이지만, 이 분야에는 아직 많은 연구가 필요합니다.
• 자연 Language Tool키트, 또는 NLTK는 계속해서 더욱 효과적으로 발전하고 있습니다.
• 자연어 생성과 결합하여 컴퓨터는 유용하고 유용한 정보나 데이터를 더 잘 수신하고 제공할 수 있게 됩니다.

자연어 대 컴퓨터 언어

다음은 자연어와 컴퓨터 언어의 주요 차이점입니다.

NLP의 장점

• 사용자는 모든 주제에 대해 질문하고 몇 초 내에 직접적인 응답을 받을 수 있습니다.
• NLP 시스템은 자연어로 질문에 대한 답변을 제공합니다.
• NLP 시스템은 불필요하거나 원치 않는 정보 없이 정확한 답변을 제공합니다.
• 질문에 제공된 관련 정보의 양에 따라 답변의 정확성이 높아집니다.
• 자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 인간과 그들의 언어로 소통할 수 있도록 돕고, 다른 언어 관련 작업의 규모를 확장할 수 있도록 합니다.
• 이 도구를 사용하면 피로감 없이 편견 없고 일관된 방식으로 사람보다 더 많은 언어 기반 분석을 수행할 수 있습니다.
• 이는 매우 비정형적인 데이터 소스를 구조화하는 데 도움이 됩니다.

NLP의 단점

• 복잡한 질의 언어: 질문이 제대로 작성되지 않았거나 모호한 경우 시스템이 정확한 답을 제공하지 못할 수 있습니다.
• 이 시스템은 단 하나의 특정 작업만을 위해 설계되었으며, 제한된 기능 때문에 새로운 영역이나 문제에 적응할 수 없습니다.
• NLP 시스템에는 사용자가 시스템과 추가적으로 상호 작용할 수 있는 기능을 갖춘 사용자 인터페이스가 부족할 수 있습니다.

자주 묻는 질문