AI 자연어 처리(NLP) 기술의 이해와 주요 개념

자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 기술은 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 분석할 수 있도록 돕는 중요한 기술입니다. NLP는 단어의 의미와 문장 구조를 이해하고, 이를 통해 다양한 언어 관련 작업을 수행합니다. 이번 글에서는 자연어 처리의 기본 개념과 주요 기술을 쉽게 설명하겠습니다.

1. 자연어 처리란?

자연어 처리는 컴퓨터가 사람의 언어를 이해하고 처리할 수 있도록 변환하는 기술입니다. 비유하자면, 자연어 처리는 컴퓨터가 외국어를 배우는 것과 비슷합니다. 컴퓨터는 언어의 의미와 문장 구조를 배우고, 이를 숫자로 변환하여 분석합니다.

예시:

• 스팸 필터: 이메일에 포함된 "무료", "이벤트"와 같은 단어를 분석하여 스팸 여부를 결정.
• 챗봇: 사용자가 "오늘 날씨는?"이라고 묻는 질문을 분석하고, 날씨 정보를 제공.

2. 텍스트 데이터를 숫자로 변환 (임베딩)

컴퓨터는 텍스트를 직접 이해할 수 없습니다. 따라서 텍스트를 숫자로 변환해야 합니다. 이를 임베딩이라고 하며, 대표적으로 원핫 인코딩과 밀집 표현이 있습니다.

원핫 인코딩 (One-hot Encoding)

원핫 인코딩은 각 단어를 고유한 벡터로 표현하는 방법입니다. 하지만, 이 방식은 대부분의 값이 0이어서 희소 표현(sparse representation) 문제가 발생합니다.

예시:

• "사과" → [1, 0, 0]
• "바나나" → [0, 1, 0]
• "오렌지" → [0, 0, 1]

단점: 단어 간의 관계(예: "사과"와 "바나나"가 과일이라는 관계)를 표현할 수 없습니다.

밀집 표현 (Dense Representation)

밀집 표현은 단어의 의미를 압축하여 숫자로 표현하는 방식으로, Word2Vec 같은 방법을 사용하여 단어를 공간에 위치시키고, 비슷한 의미의 단어를 가까이 배치합니다.

예시: "사과"와 "바나나"는 가까이 위치하고, "자동차"는 멀리 위치합니다.

3. Bag of Words (BOW)

Bag of Words는 문서 내 단어의 출현 빈도를 기반으로 텍스트를 숫자로 변환하는 방법입니다. 단어의 순서는 고려하지 않고, 등장 빈도만을 계산합니다.

예시:

• 문서 1: "사과 바나나 사과 오렌지"
  • 사과: 2, 바나나: 1, 오렌지: 1
• 문서 2: "바나나 자동차 자동차"
  • 바나나: 1, 자동차: 2

단점: 단어의 순서를 무시하므로 문맥을 파악할 수 없습니다.

4. TF-IDF (단어 빈도-역문서 빈도)

TF-IDF는 자주 등장하지만 중요하지 않은 단어(예: "그리고", "하지만")의 영향을 줄이고, 특정 문서에만 등장하는 단어에 더 높은 가중치를 부여하는 방법입니다.

예시:

• "퀀텀 컴퓨팅"은 한 문서에서만 등장 → 중요도가 높음.
• "바나나"는 여러 문서에 등장 → 중요도가 낮음.

5. Word2Vec (단어 임베딩)

Word2Vec은 단어를 벡터 공간에 배치하여 비슷한 의미의 단어를 가깝게 배치하는 임베딩 기법입니다. Word2Vec에는 CBOW (Continuous Bag of Words)와 Skip-gram 모델이 있습니다.

• CBOW: 주변 단어로 중심 단어를 예측.
  • 예: "나는 [맛있는] 사과를 먹었다" → "맛있는"을 예측.
• Skip-gram: 중심 단어로 주변 단어를 예측.
  • 예: "사과" → "[나는], [맛있는], [를], [먹었다]" 예측.

비유:

• CBOW: 퍼즐 조각을 보고 전체 그림을 맞추는 방식.
• Skip-gram: 전체 그림을 보고 주변 퍼즐 조각을 맞추는 방식.

6. FastText (Word2Vec의 확장)

FastText는 단어를 더 작은 조각(Sub-word)으로 나누어 표현하는 방법입니다. 이를 통해 미등록 단어나 오탈자를 더 잘 처리할 수 있습니다.

예시:

• "running" → "run", "ing"
• "eating" → "eat", "ing"

장점: 오탈자나 드문 단어도 유사한 의미를 잘 인식할 수 있습니다.

7. 코사인 유사도 (Cosine Similarity)

코사인 유사도는 두 벡터 간의 각도를 측정하여 얼마나 비슷한지 계산하는 방법입니다. 두 벡터의 방향이 비슷할수록 유사도가 높습니다.

예시:

• "사과"와 "바나나"의 벡터는 코사인 유사도가 높음 → 둘 다 과일.

8. 적용 사례

자연어 처리 기술은 다양한 분야에서 활용됩니다.

• 스팸 필터링: "무료"와 같은 단어의 빈도와 문맥을 고려하여 스팸을 분류.
• 챗봇: 사용자 질문에 대해 적절한 답변을 제공.
• 추천 시스템: 리뷰 텍스트 분석을 통해 개인화된 추천 제공.

결론

자연어 처리 기술은 컴퓨터가 사람의 언어를 이해하고 활용할 수 있도록 돕는 중요한 기술입니다. 텍스트 데이터를 숫자로 변환하고, 이를 통해 의미를 추출하는 다양한 기법들이 사용되며, 이를 통해 사람과 컴퓨터 간의 의사소통을 원활하게 만듭니다. 더 깊은 이해가 필요하다면 언제든지 질문해 주세요!