자연어 처리 개요

1. 자연어처리

1.1. 자연어처리 소개

자연어처리(Natural Language Processing, NLP)는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 놀라운 기술 분야입니다. 이 분야는 인공지능(AI) 의 한 분야로, 언어학, 컴퓨터 과학, 인지 과학의 교차점에 위치하며, 인간과 컴퓨터 간의 자연스러운 상호작용을 가능하게 합니다. 이를 통해 사람들은 정보를 더 쉽고 효율적으로 교환하고, 다양한 기술을 활용할 수 있게 됩니다.
컴퓨터가 인간의 말을 알아듣고, 또 그 의미까지 이해한다는 것은 놀라운 일입니다. 이처럼 자연어처리는 우리 일상에 엄청난 변화를 가져오고 있습니다. 예를 들어, 스마트폰의 음성 인식 기능에서부터 온라인 고객 지원 챗봇에 이르기까지, NLP는 다양한 형태로 우리의 삶을 혁신적으로 바꿔주고 있습니다. 또한, NLP는 기계 번역을 통해 언어의 장벽을 허물고, 감성 분석을 통해 사람들의 감정을 파악하는 등, 그 활용 범위는 무궁무진합니다.

 

1.2 자연어처리의 발전 과정

자연어처리의 발전 과정은 1950년대로 거슬러 올라가며, 초기에는 규칙 기반 시스템(rule-based systems)을 사용하여 간단한 문장 구조를 해석하는 데 초점 을 맞추었습니다.

1990년대부터는 통계적 방법(statistical methods)이 도입되어 컴퓨터가 대량의 텍스트 데이터에서 패턴을 학습할 수 있게 되었습니다.
최근에는 딥러닝(deep learning) 기술이 NLP의 발전을 가속화하고 있습니다.

1.3. 자연어처리의 활용 분야

자연어처리(NLP)는 매우 다양한 분야로 구성되어 있습니다. 이들 각각은 특정한 문제를 해결하거나 언어와 관련된 특정한 작업을 수행하는 데 중점을 두고 있습 니다. 주요 분야는 다음과 같습니다.

• 자연어 이해(Natural Language Understanding, NLU): 텍스트의 의미를 파악하고 해석하는 과정입니다.
• 자연어 생성(Natural Language Generation, NLG): 데이터나 정보를 자연스러운 언어 텍스트로 변환하는 기술입니다.
• 음성 인식(SpeechRecognition): 음성 데이터를 텍스트로 변환하는 과정입니다.
• 기계 번역(Machine Translation): 하나의 언어로 작성된 텍스트를 다른 언어로 번역하는 기술입니다.
• 감성 분석(Sentiment Analysis): 텍스트에서 감정이나 태도를 파악하는 과정입니다.

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2. 자연어 활용 상세

2.1. 자연어 이해(Natural Language Understanding, NLU)

자연어처리의 주요 분야 중 하나인 자연어 이해(NLU)에 대해 좀더 자세히 알아보겠습니다. 자연어 이해(NLU)는 컴퓨터가 인간의 언어를 의미론적으로 이해할 수 있도록 하는 기술입니다. 이 과정은 단순히 텍스트의 단어나 문장을 인식하는 것을 넘어서서, 그 의미와 맥락을 파악하고 해석하는 데 중점을 둡니다. NLU는 다음과 같은 세부 작업을 포함합니다.

• 의도 인식 (Intent Detection): 일반적으로 컴퓨터는 미리 설정되어있는 명확한 명령만을 인식할 수 있습니다. 그렇지만 사람의 언어는 같은 의미를 가진 수많은 표현이 존재합니다. 예를 들어 같은 의미로 다양하게 표현을 하자면 "날씨 알려줘", "오늘의 날씨를 알려주세요", "나는 지금 날씨를 알고싶어. 등이 있습니다. 이러한 다양한 표현이 가능한 사용자의 입력에서 특정 목적이나 목표를 정확하게 식별합니다.
• 개체명 인식 (Named Entity Recognition, NER): 텍스트에서 중요한 정보(인물 이름, 장소, 날짜 등)를 식별하고 분류합니다.
• 감성 분석 (Sentiment Analysis): 텍스트의 감정적 색채를 분석하여 긍정적, 부정적 또는 중립적 감정을 파악합니다.
• 의미역 결정 (Semantic Role Labeling): 문장 내에서 주어, 동사, 목적어 등의 역할을 분석하여 문장의 의미 구조를 해석합니다.
• 문맥 이해 (Contextual Understanding): 대화나 문서 내에서 이전과 이후의 맥락을 통해 현재의 텍스트 의미를 정확히 이해합니다.

NLU는 챗봇, 음성 인식 소프트웨어, 고객 서비스 자동화 도구 등에서 중요하게 활용되며, 사용자의 요구를 정확하게 파악하고 적절히 대응하기 위해 필수적인 기술입니다.

 

2.2. 자연어 생성 (Natural Language Generation, NLG)

자연어 생성(NLG)은 구조화된 데이터를 바탕으로 자연스러운 인간 언어의 텍스트를 생성하는 과정입니다. 이 기술은 데이터에서 의미를 추출하고, 이를 사용자가 이해할 수 있는 언어로 변환하는 것을 목표로 합니다. NLG의 주요 작업은 다음과 같습니다.

• 데이터 기반 설명 생성: 대량의 데이터를 분석하고 이를 설명하는 텍스트를 생성합니다. 예를 들어, 스포츠 경기의 통계를 바탕으로 경기 요약을 작성하는 것입니다.
• 자동 보고서 작성 : 기업의 재무 데이터나 시장 조사 결과를 분석하고 요약 보고서를 자동으로 생성합니다.
• 제품 설명 생성: 온라인 쇼핑 사이트에서 제품의 특징을 자동으로 설명하는 텍스트를 생성합니다.
• 대화형 시스템 응답 생성: 사용자의 질문이나 요청에 대해 자연스럽고 의미 있는 응답을 생성합니다.

NLG는 인공 지능 시스템이 자연스러운 대화를 구현하거나, 대량의 정보를 요약하여 사람이 쉽게 이해할 수 있도록 만드는 데 크게 기여합니다. 이러한 기술은 점차 많은 산업 분야에서 활용되고 있으며, 효율성과 접근성을 높이는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

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3. 자연어처리 프로세스

3.1. 데이터 수집

NLP 프로젝트의 첫 번째 단계는 텍스트 데이터를 수집하는 것입니다. 데이터 수집 과정은 다양한 소스에서 텍스트 데이터를 수집하고, 이 데이터를 NLP 시스템 이 분석하고 학습할 수 있는 형태로 준비하는 과정입니다. 수집하는 데이터는 해당 NLP 프로젝트의 목적에 적합해야 하며, 분석하려는 문제에 대한 충분한 정보를 포함해야 합니다. 예를 들어, 감정 분석 모델을 훈련시키기 위해서는 소셜 미디어에서 감정이 표현된 게시물을 수집할 수 있습니다.
데이터 수집을 위해서는 아래와 같은 방법들이 있습니다.

• 웹 크롤링: 웹사이트에서 자동으로 데이터를 추출하기 위해 사용됩니다. 웹 크롤링을 통해 정기적으로 데이터를 수집하고 업데이트할 수 있습니다. Python의 BeautifulSoup과 Scrapy 같은 도구가 이에 널리 사용됩니다.
• API 사용: 많은 서비스(예: Twitter, Reddit)가 공개 API를 제공하여 특정 데이터에 프로그래매틱하게 접근할 수 있게 합니다. 이를 사용하면 정해진 규칙에 따라 데이터를 수집할 수 있습니다.
• 데이터베이스 액세스: 기업이나 연구 기관 내부의 데이터베이스에서 데이터를 추출할 때 SQL 같은 데이터베이스 질의 언어를 사용할 수 있습니다.
• 데이터 스크래핑: PDF, Word 문서, 전자 테이블 등에서 텍스트를 추출하는 기술입니다. 이는 OCR (Optical Character Recognition) 기술을 필요로 할 수도 있 습니다.
• 데이터 구매: 때로는 고품질의 데이터를 직접 수집하는 것이 어려울 때 데이터 라이선스를 구매하는 것을 고려할 수 있습니다. 이는 특히 특정 산업 또는 전문 분 야에서 중요한 데이터를 필요로 할 때 유용할 수 있습니다.

3.2. 데이터 전처리

수집된 데이터는 종종 불완전하거나 노이즈가 많을 수 있습니다. 따라서 데이터를 분석하기 전에 클리닝, 정규화, 토큰화, 불용어 제거, 어간 추출 및 표제어화와 같은 전처리 과정을 거쳐야 합니다. 이 단계는 데이터를 분석하기 좋은 형태로 만드는 데 필수적입니다.

3.3. 특성 추출

전처리된 데이터에서 유용한 특성을 추출합니다. 이는 일반적으로 텍스트를 수치화하는 과정을 포함합니다. 이 특성들은 머신 러닝 모델이 텍스트 데이터에서 패턴을 학습할 수 있도록 돕습니다.

3.4. 모델링 및 훈련

모델링 및 훈련은 자연어 처리(NLP) 프로세스에서 핵심적인 단계 중 하나로, 특정 작업을 수행할 수 있는 모델을 설계합니다. 모델을 설계한 이후 확보한 데이터 에서 유용한 패턴을 학습합니다.

3.5. 평가

자연어 처리 모델의 평가는 모델이 실제 언어 데이터를 얼마나 잘 이해하고 처리하는지를 측정하는 과정입니다. NLP 모델 평가에는 여러 가지 방법과 지표가 있 으며, 모델의 유형과 수행하고자 하는 특정 작업에 따라 달라질 수 있습니다.

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4. 자연어처리 도구

4.1. transformers (Hugging Face의 Transformers)

마지막으로, Hugging Face의 transformers 라이브러리는 사전 훈련된 트랜스포머 모델들을 쉽게 사용할 수 있게 해 줍니다. 이 라이브러리는 BERT, GPT, ROBERT 등과 같은 다양한 최신 모델을 포함하고 있으며, 텍스트 분류, 질문 답변, 텍스트 생성 등 다양한 NLP 작업을 위한 인터페이스를 제공합니다. 또한, 이 라이브러리는 사용하기 쉬운 API를 통해 모델의 파인튜닝과 배포를 간단하게 할 수 있도록 돕습니다.

 

4.2. Datasets (Hugging Face의 Datasets)

Hugging Face의 Datasets 라이브러리는 NLP 연구와 개발을 위한 다양한 데이터셋에 쉽게 접근할 수 있도록 설계되었습니다. 이 라이브러리는 많은 표준 데이 터셋을 포함하고 있으며, 메모리 효율적인 데이터 로딩, 캐싱, 데이터 전처리 기능을 제공합니다. 사용자는 몇 줄의 코드만으로도 데이터셋을 로드하고, 이를 통해 모델 학습을 바로 시작할 수 있습니다.

 

4.3. Tokenizers (Hugging Face의 Tokenizers)

Hugging Face의 Tokenizers 라이브러리는 고성능 텍스트 토크나이징을 위해 설계되었습니다. 이 라이브러리는 매우 빠르고, 다양한 토크나이징 기법(예: BPE, WordPiece)을 지원하며, 사전 훈련된 토크나이저를 쉽게 사용할 수 있습니다. 또한, 맞춤 토크나이저를 구축하고 트레이닝하는 기능도 제공합니다.

 

4.4. Gensim

Gensim은 Python 기반 오픈 소스 라이브러리로, 주로 텍스트 마이닝과 자연어 처리 작업을 위해 사용됩니다. Gensim은 주로 텍스트 마이닝과 워드 임베딩에 특화되어 있습니다.
Gensim은 비교적 간단한 모델을 많이 지원하고 있으며, 사용방법이 간단합니다. 이러한 이유로 리소스가 제한된 환경에서 간단하게 사용할 수 있습니다.

4.5. 이외 라이브러리

NLTK(Natural Language Toolkit) 는 파이썬으로 작성된 강력한 자연어 처리 라이브러리입니다. 교육용으로 설계되었으며, 텍스트 분석, 토큰화, 품사 태깅, 파 싱, 의미 분석 등 다양한 NLP 작업을 지원합니다.
KoNLPy는 한국어 자연어 처리를 위한 파이썬 라이브러리입니다. 한국어의 특성에 맞춘 다양한 형태소 분석기와 도구들을 제공합니다.