최근 인공지능 기술이 발전함에 따라 자연어 처리 기술의 중요성이 대두되고있습니다. 원래라면 컴퓨터는 컴퓨터만의 언어를 이용하지만 이 기술을 통해 컴퓨터와 인간이 언어 상호 작용을 다루는 인공지능의 한 분야입니다. 이번 게시물에선 NPL에 대해서 집중적으로 알아보도록 하겠습니다.
자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)
자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 원래라면 인간과 컴퓨터는 소통이 불가능하지만, 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 도와주는 인공지능의 한 분야입니다. NLP의 목적은 입력받은 텍스트나 음성을 분석하고, 목적에 따라 적절한 반응을 생성하는 것입니다. NLP는 다양한 기술과 알고리즘을 사용하여 언어를 처리하고 이해하는데 주요 자연어 처리 기술은 아래와 같습니다.
형태소 분석 (Morphological Analysis)
먼저, 형태소 분석은 문장을 단어나 어절로 분절하고, 이후 분절된 어절이나 단어들을 더 작은 단위인 형태소로 나눕니다. 그리고 분해된 형태소에 POS Tagging이라는 작업을 통해 품사 정보를 할당해 각 문장 내에서 해당 형태소가 어떤 역할을 하는지 식별합니다. 형태소 분석은 문법적 구조 분석, 의미 분석 등 다양한 자연어 처리 작업의 기반이 되고, 복잡한 교착어인 한국어를 좀 더 쉽게 처리 가능하며 문장의 의미를 정확하게 파악하고, 자연어 처리 작업의 기반을 마련하는 데 필수적인 단계입니다.
구문 분석(Syntactic Parsing)
두번째 단계인 구문분석은 NLP 과정의 핵심 단계 중 하나입니다. 문장의 문법적 구조를 분석하여 각 구성 요소 간의 관계를 파악하는 과정으로, 구문 분석을 통해 컴퓨터는 문장의 논리적 구조를 이해하고, 이를 기반으로 더 복잡한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다. 먼저 문장의 구조를 파악하기 위해 사용된 품사들의 문법적 역할을 파악하고, 이후 각 구성요소간 관계를 이해하여 문장의 전체적인 의미를 파악합니다.
구문 분석에는 크게 두가지 유형이 있는데, 구조적 구문 분석은 문장의 구성요소를 계층적 관계로 나타내며, 의존 구문 분석은 각 단어간의 종속 관계를 나타내는 방식입니다.
이때 사용되는 구문 분석 알고리즘에는 CKY 알고리즘, 차트 구문 분석, 전이 기반 의존 구문 분석, 그래프 기반 의존 구문 분석등이 있으며 이런 구문분석은 주로 원문과 번역본의 구조를 비교하여 좀 더 나은 번역을 생성하거나 어떤 문서에서 정보를 추출할때, 문장의 구조를 이해하여 좀 더 정확한 정보를 추출할 수 있습니다.
의미 분석(Semantic Analysis)
의미 분석은 NLP 과정에서 문장이 실제로 의미하는 뜻을 컴퓨터가 이해하도록 분석하는 과정을 말합니다. 이 과정에서 단어, 구, 문장의 의미를 파악하고, 그들 간의 의미적 관계를 해석하여 언어의 실제 의미를 컴퓨터가 처리할 수 있도록 합니다. 의미 분석은 구문 분석의 다음 단계로 볼 수 있으며, 언어의 문법적 구조를 넘어서 실제 의미를 파악하는 데 중점을 둡니다.
과정으로는 단어의 의미를 해석하고, 동사를 중심으로 관련된 구문을 분석하며 유사한 동의어나 반의어를 저리합니다. 이후 단어들 사이의 연결고리를 해석하여 연관되는 언어를 분석한 다음 단어나 개념들 사이의 의미적인 관계를 그래프로 표현해 시각적으로 이해 가능하게 합니다.
개체명 인식(Named Entity Recognition, NER)
개체명 인식은 자연어 처리(NLP)에서 중요한 작업으로, 텍스트에서 사람이나장소, 조직, 날짜 등 특정한 이름이나 고유명사를 가진 개체를 식별하고 분류하는 과정입니다. NER은 정보 추출, 문서 요약, 질의응답 시스템, 검색 엔진 등 다양한 응용 분야에서 활용됩니다.
먼저 텍스트 전처리를 통해 텍스트를 토큰화하고 필요에 따라 의미가 없는 단어인 불용어들을 제거하거나 추출합니다. 이후 단어들의 특징들을 추출하고 지도학습 기법을 이용하여 라벨이 붙은 데이터 모델을 학습시킵니다.
이 개체명 인식의 주요 기법은 규칙 기반 접근법, 머신 러닝을 이용한 접근법, 딥러닝을 이용한 접근법등 다양한 기법들이 있으며 이렇게 얻어진 정보들은 보통 정보 검색이나 추출, 문서 요약, SNS 분석등 다양하게 이용됩니다.
감정 분석(Sentiment Analysis)
감정 분석, 혹은 의견 마이닝(Opinion Mining)이라 불리는 이 기술은 텍스트 데이터에서 사람의 감정과 태도, 의견을 자동으로 식별하고 분류하는 NLP 기술입니다. 이 기술은 제품 리뷰, 소셜 미디어 게시물, 뉴스 기사, 포럼 토론 등 다양한 텍스트 소스에서 감정을 분석하는 데 사용됩니다.
감정 분석의 주요 목적은 긍정이나 부정, 중립 등으로 텍스트의 감정 톤을 분류하거나, 행복이나 슬픔, 놀람, 기쁨등 더 세분화된 감정을 식별하는 것입니다. 이 과정을 통해 대중의 의견과 반응을 더 잘 이해할 수 있습니다.
전반적인 과정은 분석할 데이터를 수집후 데이터 전처리 과정을 통해 수집한 데이터들을 정제후 토큰화, 불용어 제거, 어간 추출등을 진행합니다. 이후 텍스트로부터 유용한 정보들을 수집하고 머신러닝이나 딥 러닝 기술을 통해 감정 분석 모델을 학습시킨 후 학습된 모델을 바탕으로 피드백 과정을 거친 다음 마케팅이나 커뮤니티, 행동 연구등 다양한 분야에서 활용됩니다.
기계 번역(Machine Translation)
기계 번역은 컴퓨터 알고리즘을 이용해 특정 언어로 작성된 텍스트를 자동으로 다른 언어로 변환하는 기술입니다. 기계 번역은 자연어 처리(NLP)의 중요한 응용 분야 중 하나로, 다양한 언어 간의 의사소통을 용이하게 하고 글로벌 장벽을 손쉽게 뛰어넘을 수 있습니다.
기계 번역에는 여러 접근 방식이 있으며, 대표적으로 언어학적 규칙과 사전을 사용해서 번역을 수행하는 규칙 기반 번역(Rule-Based Machine Translation), 구글 번역기의 초기 버전으로 통계를 사용하여 가장 가능성이 높은 번역을 생성하는 통계 기반 번역(Statistical Machine Translation), 소스 문장을 연속적인 벡터로 변환 후, 번역하려는 언어의 벡터로 변환시키는 신경망 기반 번역(Neural Machine Translation) 등이 있습니다.
주요 모델은 Seq2Seq,ttention Mechanism, Transformer 등이 있으며 이렇게 사용되는 기계 번역은 글로벌 커뮤니케이션이나 교육, 비즈니스등 다양한 분야에 응용되어 사용됩니다.
자동 요약(Automatic Summarization)
자동 요약은 긴 텍스트 문서에서 중요한 정보만을 추출하여 간결하게 요약하는 기술로, 이는 NLP의 한 분야로 사용됩니다. 주로 대량의 텍스트 데이터를 효율적으로 처리하고 이해하는 데 중요한 역할을 하며 이 기술은 크게 추출 요약(Extractive Summarization)과 생성 요약(Abstractive Summarization) 두 가지 접근 방식으로 나눌 수 있습니다.
먼저 추출 요약은 문서에서 중요한 문장이나 구절을 선택하여 그대로 요약문으로 만드는 기술로, 비교적 오류가 적고 간단하게 구현 가능합니다. 생성 요약은 문서의 의미를 이해하고 이해한 내용을 바탕으로 새로운 문장을 생성해서 요약문을 만드는 방법입니다. 그만큼 좀 더 자연스럽고 창의적인 요약문 생성이 가능하지만, 구현하기 복잡하고 오류 발생 가능성이 높습니다.
이런 자동 요약 기술 분야는 문서를 요약하는 만큼 뉴스나 대화, 논문 요약등 다양한 텍스트 기반의 콘텐츠 중심으로 사용됩니다.
질의응답 시스템(Question Answering Systems)
질의응답 시스템은 사용자의 질문을 이해하고, 관련 데이터베이스나 문서에서 정확한 답변을 추출하여 제공하는 인공지능 기반 시스템입니다. 정보 검색, 정보 이해, 정보 추출 등 다양한 기술이 복합적으로 사용되며, 질의응답 시스템은 크게 개방형과 폐쇄형 시스템으로 분류할 수 있습니다.
개방형 질의응답 시스템(Open-Domain Question Answering)은 특정 분야에 국한되지 않고, 일반 지식을 바탕으로 사용자의 질문에 답합니다. 인터넷속 다양한 문서들을 바탕으로 답변에 활용하며, 개방형 시스템은 광범위하고 불특정 다수의 정보를 다루기 때문에 질문에 정확한 답변을 찾기 위한 복잡한 알고리즘과 방대한 데이터베이스가 필요합니다.
반면 폐쇄형 질의응답 시스템(Closed-Domain Question Answering)은 특정 분야, 혹은 도메인에 초점을 맞추어 설계됩니다. 의료, 법률, 기술 지원 등 보다 전문적이고 특정된 주제에 대한 질문에 답하는 데 최적화되어 있으며, 해당 분야의 데이터베이스를 정보 소스로 사용합니다. 폐쇄형 시스템은 도메인이 제한되어 있기 때문에 데이터 베이스에 있는 정보라면 더욱 더 정확하고 심층적인 답변을 제공할 수 있습니다.
자연어 생성(Natural Language Generation)
자연어 생성은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 인간이 이해할 수 있는 자연어 형태의 텍스트를 생성하는 기술을 의미합니다. NLG는 데이터를 기반으로 텍스트를 생성하며, 주로 요약이나 보고서 작성, 대화형 응답 생성 등에 사용됩니다. NLG는 자연어 처리의 하위 분야로 사용됩니다.
주요 단계는 먼저 생성할 텍스트의 주제와 포함시킬 정보를 결정하고, 전반적인 텍스트의 구조를 정하며 각 문장별로 포함시킬 구체적인 내용들을 결정, 이후 결정된 내용을 자연어 형태로 변환시킵니다. 그리고 최종적으로 변환된 텍스트를 자연스럽고 읽기 쉽게 만들기 위해 다듬는 과정을 거칩니다.
이 NLG과정은 최근 Chat GPT같은 인공지능의 등장으로 크게 향상된 기술이라고 볼 수 있습니다.