자연어 처리란 무엇입니까? NLP 소개

자연어 처리(NLP)는 인간이 말하고 쓰는 언어를 이해하는 컴퓨터 프로그램의 능력입니다. 이를 자연어라고 합니다. 인공지능(AI)의 구성요소이다.

NLP는 50년 넘게 존재해 왔으며 언어학 분야에 뿌리를 두고 있습니다. 이는 의학 연구, 검색 엔진, 비즈니스 인텔리전스 등 다양한 분야에서 다양한 실제 응용 프로그램을 보유하고 있습니다.

NLP를 통해 컴퓨터는 인간처럼 자연어를 이해할 수 있습니다. 언어가 말하든 글이든 관계없이 자연어 처리는 인공 지능을 사용하여 실제 입력을 받아 처리하고 컴퓨터가 이해할 수 있는 방식으로 이해합니다. 인간이 들을 수 있는 귀, 볼 수 있는 눈과 같은 다양한 센서를 갖고 있는 것처럼 컴퓨터에도 읽을 수 있는 프로그램과 오디오를 수집할 수 있는 마이크가 있습니다. 그리고 인간이 입력을 처리하는 두뇌를 갖고 있는 것처럼, 컴퓨터에도 각각의 입력을 처리하는 프로그램이 있습니다. 처리 중 어느 시점에서 입력은 컴퓨터가 이해할 수 있는 코드로 변환됩니다. 자연어 처리에는 데이터 전처리와 알고리즘 개발이라는 두 가지 주요 단계가 있습니다.

데이터 전처리에는 기계가 텍스트 데이터를 분석할 수 있도록 텍스트 데이터를 준비하고 "정리"하는 작업이 포함됩니다. 전처리는 데이터를 실행 가능한 형식으로 만들고 알고리즘이 사용할 수 있는 텍스트의 기능을 강조 표시합니다. 다음을 포함하여 여러 가지 방법으로 이를 수행할 수 있습니다.

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데이터가 전처리되면 이를 처리하기 위한 알고리즘이 개발됩니다. 자연어 처리 알고리즘에는 여러 가지가 있지만 일반적으로 두 가지 주요 유형이 사용됩니다.

기업은 대량의 비정형, 텍스트 중심 데이터를 사용하므로 이를 효율적으로 처리할 수 있는 방법이 필요합니다. 온라인에서 생성되어 데이터베이스에 저장된 많은 정보는 자연어이며, 최근까지 기업에서는 이 데이터를 효과적으로 분석할 수 없었습니다. 자연어 처리가 유용한 곳입니다.

자연어 처리의 이점은 "클라우드 컴퓨팅 보험은 모든 서비스 수준 계약의 일부여야 합니다."와 "훌륭한 SLA는 클라우드에서도 밤에 더 쉽게 잠을 잘 수 있도록 보장합니다."라는 두 가지 진술을 고려할 때 확인할 수 있습니다. 사용자가 검색을 위해 자연어 처리에 의존하는 경우 프로그램은 클라우드 컴퓨팅이 하나의 개체이고 클라우드가 클라우드 컴퓨팅의 축약된 형태이며 SLA가 서비스 수준 계약의 산업 약어임을 인식합니다.

이는 인간의 언어에 자주 나타나는 모호한 요소 유형이며, 역사적으로 기계 학습 알고리즘은 해석에 좋지 않았습니다. 이제 딥러닝과 머신러닝 방법의 발전으로 알고리즘이 이를 효과적으로 해석할 수 있게 되었습니다. 이러한 개선으로 분석할 수 있는 데이터의 폭과 깊이가 확대되었습니다.

구문 및 의미 분석은 자연어 처리에 사용되는 두 가지 주요 기술입니다.

구문은 문법적 의미를 갖기 위해 문장에서 단어를 배열하는 것입니다. NLP는 구문을 사용하여 문법 규칙을 기반으로 언어의 의미를 평가합니다. 구문 기술에는 다음이 포함됩니다.

의미론은 단어의 사용과 의미를 포함합니다. 자연어 처리는 알고리즘을 적용하여 문장의 의미와 구조를 이해합니다. 의미론적 기술에는 다음이 포함됩니다.

자연어 처리에 대한 현재 접근 방식은 프로그램의 이해도를 높이기 위해 데이터의 패턴을 검사하고 사용하는 AI 유형인 딥 러닝을 기반으로 합니다. 딥 러닝 모델은 관련 상관 관계를 훈련하고 식별하기 위해 자연어 처리 알고리즘에 대해 엄청난 양의 레이블이 지정된 데이터가 필요하며 이러한 종류의 빅 데이터 세트를 수집하는 것은 자연어 처리의 주요 장애물 중 하나입니다.

자연어 처리에 대한 이전 접근 방식에는 더 간단한 기계 학습 알고리즘이 텍스트에서 찾을 단어와 문구를 알려주고 해당 문구가 나타날 때 구체적인 응답을 제공하는 보다 규칙 기반 접근 방식이 포함되었습니다. 그러나 딥 러닝은 알고리즘이 많은 예에서 화자의 의도를 식별하는 방법을 학습하는 보다 유연하고 직관적인 접근 방식입니다. 마치 어린이가 인간의 언어를 배우는 것과 비슷합니다.