자연어 처리

자연어 처리의 작동 원리

자연어 처리의 목표는 컴퓨터로 하여금 음성 및 텍스트 데이터를 해석하고, 대규모 데이터셋에서 복잡한 관계를 발견하고 시각화하며, 새로운 언어 데이터를 생성할 수 있도록 비정형 언어 데이터를 정형 형식으로 변환하는 것입니다.

인간 언어의 원시 데이터는 오디오 신호, 웹 및 소셜 미디어, 문서, 데이터베이스 등 다양한 출처에서 올 수 있습니다. 이러한 데이터에는 음성 명령, 특정 주제에 대한 여론, 운영 데이터, 유지관리 보고서와 같은 귀중한 정보가 포함되어 있습니다. 자연어 처리는 이러한 대규모 데이터 소스를 결합하고 단순화하여 시각화 및 토픽 모델을 통해 유의미한 정보로 변환할 수 있습니다.

음성 데이터에 대해 자연어 처리를 수행하려면 오디오 세그먼트에서 사람의 음성이 있는지 감지하고, 음성-텍스트 전사를 수행한 후 도출된 텍스트에 텍스트 마이닝 및 머신러닝 기법을 적용해야 합니다.

자연어 처리를 위한 데이터 준비

자연어 처리에서는 텍스트를 비정형 형식에서 정형 형식으로 변환하기 위해 다음과 같은 기법을 사용합니다.

토큰화: 통상적으로 이는 자연어 처리를 위한 텍스트 처리의 첫 번째 단계입니다. 토큰화란 텍스트를 문장 또는 단어로 분할하는 것을 의미합니다.

어간 추출: 이 텍스트 정규화 기법은 단어의 접사를 제거하여 단어를 원형으로 줄입니다. 어간 추출에서는 단순한 발견적 규칙을 사용하며 이로 인해 유효하지 않은 사전 단어가 생성될 수 있습니다.

표제어 추출: 이 정교한 텍스트 정규화 기법은 어휘 및 형태소 분석을 사용하여 단어의 접사를 제거합니다. 예를 들어, “building has floors”는 “build have floor”로 줄어들게 됩니다.

Word2vec: 단어 임베딩 기법 중 가장 널리 사용되는 구현은 Word2vec입니다. 이 기법은 단어의 분산 표현을 숫자형 벡터로 생성하여 단어의 의미 체계와 단어 간의 관계를 포착합니다.

N-gram 모델링: N-gram은 텍스트 문서 내 n개의 연속적인 항목의 모음으로, 이런 항목은 단어, 숫자, 기호 및 구두점 등을 포함할 수 있습니다. N-gram 모델은 감성 분석, 텍스트 분류, 텍스트 생성 등 단어의 순서가 중요한 자연어 처리 응용 사례에서 유용할 수 있습니다.

AI를 사용한 자연어 처리

언어 데이터로 훈련된 AI 모델은 패턴을 인식하고 문장에서 후속 문자나 단어를 예측할 수 있습니다. 자연어 처리 모델을 구축하기 위해서는 로지스틱 회귀나 결정 트리 등의 고전적인 머신러닝 알고리즘을 사용하거나 CNN(컨벌루션 신경망), RNN(순환 신경망), 오토인코더 등의 딥러닝 아키텍처를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, CNN을 사용하여 텍스트를 분류하고 RNN을 사용하여 문자 시퀀스를 생성할 수 있습니다.

트랜스포머 모델(딥러닝 모델의 일종)은 자연어 처리에 혁신을 가져왔으며, BERT 및 ChatGPT™와 같은 LLM(대규모 언어 모델)의 기반이 됩니다. 트랜스포머는 순차 데이터에서 관계를 추적하도록 설계되었습니다. 입력과 출력 사이의 전역 종속성을 수집하기 위해 셀프 어텐션 메커니즘을 활용합니다.

이를 통해 LLM은 자연어 처리의 맥락에서 장기 종속성, 단어 간의 복잡한 관계 및 자연어에 존재하는 뉘앙스를 포착할 수 있습니다. LLM은 모든 단어를 병렬로 처리할 수 있으므로, 훈련 및 추론이 가속화됩니다.

다른 사전 훈련된 딥러닝 모델과 마찬가지로, 사전 훈련된 LLM을 사용하여 전이 학습을 수행하면 자연어 처리의 특정 문제를 해결할 수 있습니다. 예로 일본어 텍스트의 BERT 모델을 미세 조정할 수 있습니다.