자연어 처리(NLP)란 무엇인가요?

NLP(자연어 처리)란 무엇인가요?

자연어 처리(NLP)는 컴퓨터 프로그램이 인간의 언어를 해석하는 데 사용할 수 있는 방법입니다. NLP는 인공 지능(AI) 유형에 속합니다. 대부분의 최신 NLP 모델은 머신 러닝을 통해 구축되며 언어의 의미를 연구하는 언어학 분야에서도 활용되고 있습니다.

모든 컴퓨터는 컴퓨터 친화적인 언어로 된 명령과 지침을 해석할 수 있습니다. 예를 들어 컴퓨터(특히 브라우저 앱)는 다음과 같은 방식으로 자바스크립트 코드를 이해하고 해석할 수 있습니다.

window.addEventListener("scroll", popup);

function popup() {
window.alert("Hello, world!");
}

하지만 다음과 같은 자연어 텍스트를 이해하고 해석할 수는 없습니다.

사용자가 스크롤하면 "Hello, world!"라는 알림을 표시합니다.

하지만 자연어 처리 기술이 있는 컴퓨터 프로그램은 명령을 수행하지 못할 수도 있지만 위에서 언급한 문장을 이해할 수 있습니다.

프로그래밍 언어가 컴퓨터에게 명령을 내리는 가장 좋은 방법이라면 컴퓨터 프로그램은 자연어 처리를 통해 인간의 언어인 음성 및 문자로 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 음성 녹음 및 문자 텍스트의 대규모 데이터 수집을 처리하거나, 인간 사용자와의 상호 작용을 자동화하거나, 사용자 쿼리를 해석하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

NLP는 다음과 같은 용도로 활용할 수 있습니다.

• 감정 분석: NLP는 방대한 양의 사용자 댓글, 소셜 미디어 게시물 또는 고객 서비스 요청을 해석하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 가상 어시스턴트: NLP는 Siri, Alexa 또는 Cortana와 같은 어시스턴트의 사용자 요청을 이해하는 데 매우 중요합니다.
• 검색 엔진: NLP는 검색 엔진이 단순한 한 단어 쿼리, 문장 또는 질문으로 입력된 쿼리의 의도를 해석하고 이해하는 데 도움을 줄 뿐만 아니라 쿼리의 철자 오류나 사람이 일으킬 수 있는 기타 오류를 해석하는 데도 도움이 됩니다.
• 번역: NLP는 한 언어에서 다른 언어로 콘텐츠를 이해하고 번역하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• 콘텐츠 조정: NLP는 사용자가 생성한 텍스트의 의미를 해석하여 잠재적으로 유해하거나 불쾌감을 유발할 수 있는 콘텐츠를 표시하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

자연어 처리(NLP)는 어떻게 작동하나요?

NLP는 머신 러닝을 사용하여 사람이 생성한 콘텐츠를 통계적으로 분석하고 해석하는 방법을 학습합니다. 훈련 과정에서 문맥에 적합한 단어, 구문의 예시 및 해석을 NLP 모델에 제공합니다. 예를 들어, NLP 모델은 '오렌지' 라는 단어가 과일이 아닌 색을 의미하는 경우 이를 이해하지 못할 수 있습니다. 하지만 "나는 오렌지를 먹었다" 또는 "이 차는 주황색이다" 와 같은 수천 개의 예문을 제시하면 모델은 단어를 이해하고 의미 간의 차이를 정확히 해석하게 될 수 있습니다.

인간 언어의 복잡성과 불일치를 고려할 때 NLP는 딥 러닝이라는 더 강력한 유형의 머신 러닝에 의존하는 경우가 많습니다. 딥 러닝 모델은 레이블이 지정되지 않은 원시 데이터를 처리할 수 있지만, 제대로 훈련하려면 방대한 양의 데이터가 필요합니다. 또한 딥 러닝은 엄청난 처리 능력이 필요합니다.

NLP 전처리란 무엇인가요?

NLP 전처리는 프로그램이나 머신 러닝 모델에서 분석할 수 있도록 원시 텍스트를 준비하는 작업입니다. 딥 러닝 모델이 더욱 쉽게 분석할 수 있는 형식으로 텍스트를 입력하려면 NLP 전처리를 해야 합니다.

함께 사용되는 NLP 전처리 방법에는 여러 가지가 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

• 소문자 변환: 단어 의미 측면에서 대문자와 소문자는 거의 차이가 없습니다. 많은 컴퓨터 프로그램이 대문자와 소문자를 구분하여 대문자로 된 단어를 불필요하게 다르게 처리할 수 있으므로 모든 단어를 소문자로 변환하는 것이 더 효율적입니다.
• 어간 추출: '-하기' 또는 '-함'와 같은 어미를 제거하여 단어를 어근 또는 '어간' 으로 축소합니다. 예를 들면, '운송하기'와 '운송함'은 모두 '운송'이 됩니다.
• 표제어 추출: 이 NLP 기술은 단어를 사전에서 찾을 수 있는 기본 형태로 줄이는 기술입니다. 예를 들어 '이웃의' '이웃들', '이웃 사람'은 모두 단수 명사 '이웃'이 됩니다. '갔다', '간다'와 같은 동사는 활용되지 않은 형태인 '가다'가 됩니다.
• 토큰화: 의미를 나타내는 작은 조각으로 텍스트를 나누는 작업입니다. 조각은 일반적으로 구문, 개별 단어 또는 하위 단어로 구성됩니다(접두사 '반-'은 하위 단어의 예시입니다).
• 불용어(stop word) 제거: 단어 중 문법이나 사람의 대화에서 명확성을 위해 중요하지만 문장에서 중요한 의미를 지니지 않고 컴퓨터 프로그램에서 언어를 처리하는 데 필요하지 않은 경우가 많습니다. 이러한 단어를 NLP에서는 '불용어(stop words)' 라고 하며, 불용어를 제거하면 텍스트에서 해당 단어가 제거됩니다. 예를 들어 "나는 4년 동안 대학을 다녔다"라는 문장에서 '는'과 '을' 같은 단어는 듣는 사람이 문장을 분명하게 이해하기 위해서는 필요하지만 의미 전달에 필수적인 것은 아닙니다. 불용어를 제거한 문장은 "나 4년 동안 대학 다녔다."와 같을 수 있습니다.

NLP와 대규모 언어 모델(LLM)의 차이점은 무엇인가요?

대규모 언어 모델(LLM)은 사람이 생성한 텍스트를 이해하고 자연스러운 결과물을 생성할 수 있는 일종의 머신 러닝 모델입니다. ChatGPT와 같이 대중적으로 사용되는 LLM은 매우 대규모의 텍스트 데이터 세트를 훈련합니다.

NLP와 LLM은 일부 중복되는 측면이 있습니다. 바로 인간의 언어를 해석하기 위해 머신 러닝, 대규모 데이터 세트 및 훈련을 활용한다는 점입니다. 실제로 일부 자료에서는 LLM을 NLP의 유형으로 정의하기도 합니다.

그러나 LLM은 몇 가지 주요 측면에서 NLP 모델과 다릅니다.

• NLP는 일반적으로 특정 작업을 위해 훈련되는 반면, LLM은 다양한 목적으로 사용됩니다.
• NLP는 인사이트와 해석을 제공하는 반면, LLM은 통계적 관련성은 있지만 근본적인 의미에 대한 깊은 이해가 부족한 텍스트를 생성할 수도 있습니다(많은 고급 LLM 모델이 깊은 이해가 담긴 내용을 수월하게 전달하는 것처럼 보이기도 합니다).
• 사용 범위가 매우 광범위하기 때문에 LLM은 NLP 모델보다 훨씬 더 많은 데이터와 훈련이 필요합니다.

예를 들어 NLP 모델은 감정 분석에 더 유용한 반면, LLM은 고객과 상호작용하는 챗봇과 통합하는 데 효과적일 수 있습니다. 또는, 자연어 처리 모델은 검색 엔진이 사용자 쿼리를 해석하고 관련 검색 결과를 생성하는 데 도움을 주는 반면, LLM은 기존의 관련 콘텐츠에 대한 통계 분석을 기반으로 쿼리에 대한 자체 응답을 작성할 수 있습니다.

NLP, LLM 및 생성형 AI의 비교

NLP는 생성형 AI와 관련이 있지만 구분할 수도 있습니다. 생성형 AI는 텍스트, 오디오, 비디오, 이미지 또는 코드를 생성할 수 있는 딥 러닝 모델입니다. 반면 NLP 모델은 텍스트를 생성하도록 설계되지 않은 경우가 많습니다. 한편 LLM은 쿼리에 대한 응답으로 텍스트를 생성할 수 있다는 점에서 일종의 생성형 AI입니다.

Cloudflare가 NLP 모델 개발을 지원하는 방법은 무엇인가요?

Cloudflare를 사용하면 대기 시간을 최소화하면서 전 세계 GPU에서 고급 딥 러닝을 실행하여 AI 모델을 훈련하는 데 필요한 컴퓨팅 성능에 액세스할 수 있습니다. 또한 Cloudflare R2는 딥 러닝 기반 NLP가 훈련해야 하는 방대한 양의 데이터를 위한 비용 효율적인 스토리지 방법이기도 합니다. Cloudflare for AI에 대해 자세히 알아보세요.