자연어 처리(Natural language processing)에 대한 가벼운 이해

자연어 처리(NLP)는 컴퓨터와 인간 언어 간의 상호 작용을 다루는 인공지능(AI)과 컴퓨터 과학의 하위 분야입니다. NLP의 목표는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석하고 생성할 수 있는 기술과 알고리즘을 개발하는 것입니다.

 

 

음성 변환 - 텍스트 변환

 

 

NLP 애플리케이션에는 다음과 같은 내용들이 포함됩니다.

 

텍스트 음성 변환(TTS) 및 텍스트 음성 변환(STT) 시스템 : 이러한 시스템은 쓰인 텍스트를 구어체로, 그리고 구어체를 쓰여진 텍스트로 변환하는 데 사용됩니다. TTS 시스템은 텍스트-음성 합성이라는 프로세스를 사용하여 쓰인 텍스트를 음성 단어로 변환하는 반면, STT 시스템은 음성 인식이라는 프로세스를 사용하여 음성 단어를 문자 텍스트로 변환합니다. 이러한 시스템은 규칙 기반 방법, 통계 방법 및 딥 러닝 방법과 같은 다양한 기술을 사용하여 텍스트에서 음성으로 변환 및 음성에서 텍스트로 변환하는 데 높은 정확도를 달성합니다. 예를 들어, Siri 또는 Google Assistant를 사용하는 경우 TTS 및 STT 시스템을 사용합니다.

 

언어 번역 : NLP 시스템은 한 언어에서 다른 언어로 텍스트를 번역하는 데 사용됩니다. 이 기술은 모바일 앱, 웹사이트, 챗봇과 같은 다양한 애플리케이션에 사용됩니다. 예를 들어, Google Translate를 사용하여 문장을 영어에서 스페인어로 번역하는 경우 언어 번역에 NLP 시스템을 사용하고 있습니다.

 

 

언어 번역

 

 

텍스트 요약 : NLP 시스템은 대량의 텍스트를 보다 짧고 관리하기 쉬운 버전으로 요약하는 데 사용됩니다. 이 기술은 뉴스 애그리게이터, 검색 엔진 및 기타 응용 프로그램에 사용됩니다. 예를 들어, 뉴스 애그리게이터 앱을 사용하여 읽고자 하는 뉴스 기사의 요약을 표시하는 경우 텍스트 요약의 한 예가 됩니다.

 

감정 분석 : NLP 시스템은 텍스트 뒤의 감정 또는 감정을 결정하는 데 사용됩니다. 이 기술은 소셜 미디어 모니터링, 고객 서비스 및 기타 애플리케이션에 사용됩니다. 예를 들어, 사람들이 일반적으로 새 제품을 좋아하는지 알고 싶을 때, 감정 분석을 사용하여 해당 제품에 대한 트윗이나 댓글을 분석하고 전체적인 감정이 긍정적인지 부정적인지 확인할 수 있습니다.

 

NER(Named Entity Recognition) : NLP 시스템은 텍스트에서 사람, 조직 및 위치와 같은 명명된 엔티티를 식별하고 분류하는 데 사용됩니다. 이 기술은 정보 추출, 질문 답변 및 기술 자료 수집과 같은 다양한 응용 프로그램에 사용됩니다. 예를 들어 뉴스 기사에서 정보를 추출하려는 경우 NER을 사용하여 기사에 언급된 사람, 조직 및 위치를 식별할 수 있습니다.

 

반응형

정보 추출

 

 

텍스트 생성 : NLP 시스템은 자동 작성, 챗봇 응답 생성, 텍스트 완성 등 텍스트 생성에 사용됩니다. 예를 들어, 입력할 다음 단어를 예측하는 키보드 앱을 사용하는 경우 텍스트 생성 시스템을 사용하는 것입니다.

 

위의 예시들은 결국, NLP 애플리케이션의 몇 가지 예에 불과하지만, NLP 분야에서 연구되고 구현되고 있는 더 많은 개발 기술들이 있습니다. 또한 이러한 기술 중의 일부는 이미 상용화되어 있습니다. 각각의 예는 다른 기술과 접근법을 사용하지만, 이러한 기술들은 모두 인간 언어를 이해하고 생성함으로써 인간과 기계 사이의 상호 작용을 보다 자연스럽고 효율적으로 만드는 것을 목표로 하고 있습니다.