자연어 처리 개요

자연어 처리(NLP)는 인간의 언어 또는 인간의 언어와 유사한 방식으로 작성되고, 말하고, 구성된 데이터를 처리하도록 설계된 기계 분야입니다. 이는 컴퓨터 과학의 원리를 사용하여 언어를 이해하는 컴퓨터 언어학에서 파생됩니다. 그러나 NLP는 단순히 이론적 틀을 개발하는 것이 아니라 특정 작업을 수행하기 위한 기술을 개발하는 것을 목표로 하는 공학 분야입니다. NLP는 음성 인식에 적용되는 경우가 많습니다. 이는 음성 언어를 단어로, 소리를 텍스트로 또는 그 반대로 변환하는 데 중점을 둡니다. 대부분의 NLP 작업에는 컴퓨터가 수신한 정보를 이해할 수 있도록 인간의 텍스트와 음성 데이터를 번역하는 작업이 포함됩니다. NLP는 두 가지 분야로 나눌 수 있습니다:

1) 주어진 텍스트 뒤에 있는 의미를 이해하기 위해 의미론적 분석이 필요한 자연어 이해(NLU)

2) 자연어 생성(NLG) 기계 생성 텍스트에 중점을 둡니다.

1. 자연어 처리 회사

NLP 회사는 컴퓨터 알고리즘과 언어 모델을 사용하여 기계가 인간 언어를 이해하고 분석하고 생성할 수 있도록 하는 NLP 기술에 중점을 두고 있습니다. 이들 회사는 이 기술을 활용하여 음성 인식, 감정 분석, 언어 번역, 챗봇, 텍스트 분석 등 다양한 언어 관련 기능을 제공하는 소프트웨어 애플리케이션, 도구 및 서비스를 만듭니다. NLP 회사는 NLP 전문가, 언어학자 및 소프트웨어 엔지니어를 고용하여 NLP 알고리즘 및 모델을 개발하고 개선합니다. 이들 회사가 제공하는 서비스는 의료, 금융, 고객 서비스, 마케팅 등 다양한 산업 분야에 배포됩니다. 사회 정의, 기후 변화, 교육과 같은 분야의 실제 문제를 해결할 때에도 이러한 기술의 사용이 가속화되고 있습니다.

2. 자연어 처리 기술

음성 인식 또는 음성 텍스트 변환은 음성 언어를 문자 텍스트로 변환하는 기술입니다. 이 앱은 음성 명령을 수락하거나 음성 질문에 답할 때 매우 중요합니다. 그러나 음성 인식은 사람들이 말하는 방식을 처리해야 하기 때문에 몇 가지 문제에 직면합니다. 빠르게 말하기, 단어 혼합, 다양한 강세와 억양, 잘못된 문법 사용 등은 모두 음성 인식 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해서는 음성인식 기술의 개발이 매우 중요하다.

2. 품사 표기: 문법 표기라고도 합니다. 여기에는 사용법과 맥락을 기반으로 주어진 단어나 텍스트의 담화를 식별하는 것이 포함됩니다. 예를 들어, "I can make a paper plane"이라는 문장에서 담론 태그는 "make"라는 단어를 동사로 식별하는 데 도움이 되고, "What make of car you own?"에서는 이 단어를 명사로 인식하는 데 도움이 됩니다.

3. 단어 의미 명확화는 의미 분석을 통해 특정 맥락에서 단어의 가장 적절한 의미를 결정하는 것입니다. 이는 가장 의미가 있는 단어를 선택하는 데 도움이 됩니다.

명명된 엔터티 인식: 장소인 "Kentucky" 또는 여성 이름인 "Sita"와 같이 단어나 구문을 엔터티로 인식합니다.

상호참조 분석은 특정 대명사 "그"가 가리키는 사람이나 사물을 찾는 등 동일한 개체를 암시하는 단어를 식별하는 것을 말합니다. 또한 “곰”을 동물이 아닌 사람을 가리키는 것으로 해석하는 등 본문에 나오는 은유나 관용어의 의미를 파악하는 것도 포함됩니다.

6. 감정 분석: 텍스트에서 태도, 감정, 풍자, 혼란, 의심 등 주관적인 특성을 추출하는 것이 목적입니다.

7. 자연어 생성: 구조화된 정보를 인간의 언어로 변환하는 작업이 포함됩니다.

NLP의 미래는 밝으며 지속적인 발전과 혁신의 여지는 여전히 남아 있습니다. 다음은 미래를 형성하는 주요 동향과 발전 사항입니다.

1. 향상된 언어 모델: GPT-3과 같은 NLP 모델은 뛰어난 기능을 보여줬지만 앞으로 인간 언어 차이의 뉘앙스를 더 잘 이해하고 부드러운 텍스트를 생성할 수 있는 더 강력한 모델을 볼 수 있기를 바랍니다. 문장과 자연스러운 의미.

2. 다중 모드 NLP: 이 기술은 이미지 및 비디오와 같은 다른 양식을 포함하도록 지속적으로 확장되어 기계가 다양한 형식의 콘텐츠를 이해하고 생성할 수 있게 해줍니다.

3. 개인화된 언어 모델: 생성되는 데이터의 양이 계속 증가함에 따라 NLP 모델은 개인의 선호도와 필요에 따라 콘텐츠를 개인화할 수 있습니다.

4. 향상된 언어 번역: 더욱 정확하고 상황을 인식하는 번역 모델이 개발됨에 따라 언어 번역은 계속해서 개선될 것입니다.

NLP는 여러 면에서 세상에 지대한 영향을 미칠 수 있습니다. 그러나 NLP 역시 많은 논란에 직면해 있으며, 이러한 논란을 이해하는 것도 책임 있는 실무자의 중요한 책임이다. 따라서 위에서 공유한 통찰력을 통해 NLP의 미래는 밝으며 앞으로 이 기술의 더욱 혁신적인 적용을 기대할 수 있다는 것이 분명해졌습니다.

원제: 자연어 처리 개요

원저자: Rayan Potter

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