자연어 처리 방식(Natural Language Processing, NLP)

컴퓨터와 인간 언어 간의 상호 작용을 가능하게 하기 위해 인공지능 분야에서 개발된 기술로, 인간의 언어를 이해하고 분석하는 방식입니다.

자연어 처리방식이 무엇인지에 대해서 정리해 볼까 합니다.

 

 

자연어 처리 방식에는 대표적으로 다음과 같은 것들이 있습니다.

 

• 형태소 분석 (Morphological analysis)
• 구문 분석 (Syntactic analysis)
• 의미 분석 (Semantic analysis)
• 감성 분석 (Sentiment analysis)
• 기계 번역 (Machine translation)
• 질의 응답 (Question answering)

 

각각의 방식은 텍스트 데이터를 처리하는데 있어서 다른 접근 방식을 취하고 있으며, 여러 방식을 조합하여 원하는 결과를 도출할 수 있습니다. 자연어 처리는 인공지능 분야에서 중요한 역할을 맡고 있으며, 음성 인식, 챗봇, 문서 요약 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

 

 

형태소 분석 (Morphological analysis)

형태소 분석(morphological analysis)은 자연어 처리의 한 분야로, 주어진 문장을 단어 단위로 쪼개고 각 단어가 어떤 형태소로 구성되어 있는지를 분석하는 과정을 말합니다. 형태소란 언어학에서 의미를 가지는 가장 작은 단위로, 명사, 동사, 형용사, 부사 등의 단어가 여러 개의 형태소로 이루어져 있습니다.

 

형태소 분석은 텍스트 마이닝, 기계 번역, 정보 검색, 음성 인식 등의 다양한 자연어 처리 분야에서 중요한 역할을 합니다. 이를 위해 자연어 처리 기술 중에서 형태소 분석을 수행하는 형태소 분석기(morphological analyzer)가 개발되어 있습니다.

 

형태소 분석기는 주로 딕셔너리를 기반으로 동작하며, 단어를 형태소 단위로 분리하고, 각 형태소의 품사를 판별하는 역할을 합니다. 이를 통해 분석된 형태소는 단어의 뜻을 파악하거나 문장의 구조를 이해하는 등의 다양한 자연어 처리 작업에 활용됩니다.

구문 분석 (Syntactic analysis)

구문 분석(syntactic analysis)은 자연어 처리의 단계 중 하나로, 문장을 형태소 단위로 분해하고 이들 간의 문법적 관계를 분석하여 문장의 구조를 이해하는 과정입니다. 즉, 주어, 서술어, 목적어 등 각 구성 요소들이 어떻게 결합되어 문장을 이루는지 파악하는 과정입니다.

 

구문 분석은 문장의 의미를 파악하기 위한 기본적인 과정으로, 기계 번역, 질문 응답 시스템, 자동 요약 등 다양한 자연어 처리 분야에서 사용됩니다. 구문 분석에는 구문 트리(syntax tree)라는 표현 방식을 사용하는데, 이는 문장의 구조를 트리 구조로 나타낸 것입니다. 구문 분석은 품사 태깅, 구문 구조 분석 등 다양한 기술들을 사용하여 수행됩니다.

 

예를 들어, "나는 밥을 먹었다" 라는 문장이 있다면, 구문 분석을 통해 "나는"이 주어, "밥을"이 목적어, "먹었다"가 동사인 것을 파악할 수 있습니다. 이렇게 파악된 문장의 구조 정보를 활용하여, 기계 번역에서는 문장을 올바르게 번역하거나, 질문 응답 시스템에서는 질문에 대한 정확한 답변을 찾는 등 다양한 자연어 처리 작업에 활용됩니다.

의미 분석 (Semantic analysis)

의미 분석은 주어진 맥락에서 단어, 구문, 문장의 의미를 이해하는 과정입니다. 그것은 단어의 의미와 그것들이 문장이나 텍스트에서 어떻게 서로 관계를 맺고 있는지를 분석하고 해석하는 것을 포함합니다. 의미 분석의 목표는 단어와 구문 사이의 관계를 식별하고 텍스트의 전체적인 의미에 어떻게 기여하는지를 포함하는 텍스트의 의도된 의미를 이해하는 것입니다.

 

의미 분석은 자연어 처리(NLP)의 핵심 구성 요소이며 검색 엔진, 감정 분석 및 기계 번역과 같은 다양한 응용 분야에 사용됩니다. 의미 분석을 수행하기 위해 명명된 엔티티 인식, 단어 감지 명확화 및 의미 역할 레이블링과 같은 다양한 기술이 사용됩니다. 이러한 기술은 엔티티를 식별하고, 주어진 맥락에서 단어의 의미를 결정하고, 구문 구조를 기반으로 문장에서 단어에 역할을 할당하는 데 도움이 됩니다.

 

전반적으로 의미 분석은 기계가 인간의 언어를 이해할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 하며, 인공지능 분야의 중요한 연구 분야입니다.

감성 분석 (Sentiment analysis)

감성 분석은 주어진 텍스트, 음성 또는 이미지의 감정적인 톤, 태도, 감성을 자동으로 파악하는 기술입니다. 이를 통해 텍스트나 음성 등에서 긍정, 부정, 중립적인 의견이나 감정 상태 등을 파악할 수 있습니다. 감성 분석은 마케팅, 상품 리뷰 분석, 정치 분석 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 감성 분석은 다양한 기계 학습 기술을 사용하여 수행됩니다. 예를 들면, 지도 학습 기술을 사용하여 각 문장의 긍정, 부정, 중립적인 의견을 미리 레이블링한 데이터셋을 사용하여 모델을 학습시키고, 이를 바탕으로 새로운 문장의 감정을 예측할 수 있습니다.

기계 번역 (Machine translation)

기계 번역은 인간의 언어를 다른 언어로 자동으로 번역하는 기술입니다. 이를 위해서는 통계 기반 기계 번역, 규칙 기반 기계 번역, 그리고 최근에는 딥러닝을 이용한 인공신경망 기반의 기계 번역 방식이 있습니다.

 

통계 기반 기계 번역은 대량의 양방향 언어 쌍을 사용하여 확률적 모델을 만들어 번역을 수행합니다. 규칙 기반 기계 번역은 문법 규칙과 어휘 데이터베이스를 이용하여 번역을 수행합니다. 이러한 기술은 전문 번역 분야에서 많이 사용됩니다.

 

딥러닝을 이용한 인공신경망 기반의 기계 번역 방식은 최근 가장 많이 연구되고 있는 방식 중 하나입니다. 인간이 번역할 때 문장 전체의 의미를 이해하고 그에 맞게 번역하는 것처럼, 딥러닝을 이용한 기계 번역은 인공신경망 모델을 사용하여 입력 문장을 의미 단위로 분해하고, 번역 문장에 맞게 재구성하는 과정을 거칩니다. 이를 위해 대량의 양방향 언어 쌍을 학습시키며, 최근에는 인코더-디코더 구조의 모델이 대표적인 예시입니다.

 

하지만 아직까지도 기계 번역의 완벽한 성능은 달성되지 않았습니다. 문맥, 어휘, 문법 등 다양한 요소를 고려하여 정확하고 자연스러운 번역을 수행하기 위해서는 여전히 인간의 번역 역량에 미치지 못하는 부분이 있습니다.

질의 응답 (Question answering)

질문 응답(QA)은 자연어로 제기된 질문에 자동으로 답변할 수 있는 시스템을 개발하는 데 중점을 두는 자연어 처리(NLP)의 한 유형입니다. QA 시스템은 일반적으로 질문에서 관련 정보를 추출하는 질문 파서와 질문에 답하는 데 필요한 정보를 포함하는 지식 기반 또는 말뭉치의 두 가지 구성 요소로 구성됩니다. QA의 목표는 인간 언어의 뉘앙스를 이해하고 광범위한 질문에 정확하고 적절한 답변을 제공할 수 있는 시스템을 개발하는 것입니다. QA의 애플리케이션에는 챗봇, 고객 지원 시스템 및 가상 비서가 포함됩니다.