이내용은 AI개념 공부하려고 모아둔것입니다. 관심있는 사람이 있으려나요
쉽게 말하면 자연어는 인간이 쓰는 말과 글이고, 자연어 처리는 컴퓨터가 인간의 언어를 알아듣고
처리하는 기술입니다. 그래서 인공지능인가 봅니다...AI (Artificial Intelligence)
사람이 말을 하면 알아듣고 실행하는것도 상당히 복잡한 기술이네요. 이건 전문가들의 몫이겠죠.
자연어란 무엇을 뜻하나요?
자연어는 인간이 일상적으로 사용하는 언어를 의미합니다 . AI 모델에서 자연어 처리(NLP)는 기계가
인간의 언어를 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기술입니다 .
NLP의 주요 목표는 다음과 같습니다:
. 인간의 언어를 이해하고 해석하는 것
. 자연스럽고 의미 있는 텍스트를 생성하는 것
. 언어 간 번역을 수행하는 것
자연어 처리는 토큰화, 구문 분석, 의미 분석, 생성 등의 단계를 거칩니다 . 이를 통해 AI 모델은 텍스
트의 구조와 의미를 파악하고, 적절한 응답을 생성할 수 있습니다.
자연어 생성(NLG)은 NLP의 한 분야로, 컴퓨터가 인간이 이해할 수 있는 자연스러운 언어로 정보를 표
현하는 기술입니다 . 이는 복잡한 데이터를 이해하기 쉬운 형태로 변환하는 데 중요한 역할을 합니다.
AI 모델에서 자연어를 다루는 능력은 챗봇, 가상 비서, 자동 번역, 감성 분석 등 다양한 응용 분야에서
활용되고 있습니다 .
NLP(자연어 처리)와 NLU(자연어 이해)는 밀접하게 연관되어 있지만, 그 범위와 목적에서 차이가 있습니다.
NLP (자연어 처리)
NLP는 컴퓨터가 인간의 언어를 처리하고 이해하는 광범위한 분야를 포괄합니다. 이는 다음과 같은 특징을 가집니다:
언어의 모든 측면을 다루는 포괄적인 분야
텍스트 분석, 언어 번역, 음성 인식 등 다양한 작업을 포함
NLU와 NLG(자연어 생성)를 모두 포함하는 상위 개념
NLU (자연어 이해)
NLU는 NLP의 하위 분야로, 언어의 의미를 해석하고 이해하는 데 중점을 둡니다.
NLU의 주요 특징은 다음과 같습니다:
사용자 입력의 의도와 맥락을 파악하는 데 집중
텍스트나 음성 입력의 의미를 추출하고 해석
감정 분석, 개체명 인식, 의도 분류 등의 작업 수행
주요 차이점
범위: NLP는 언어 처리의 전체 과정을 다루는 반면, NLU는 의미 이해에 특화됩니다.
목적: NLP는 언어의 분석과 생성을 모두 포함하지만, NLU는 주로 입력된 언어의 의미를 이해하는 데 집중합니다.
기능: NLP는 토큰화, 구문 분석, 번역 등 다양한 작업을 수행하는 반면, NLU는 의도 파악, 감정 분석, 문맥 이해 등에 특화되어 있습니다.
응용: NLP는 더 넓은 범위의 응용 프로그램(예: 기계 번역, 텍스트 요약)에 사용되며, NLU는 주로 챗봇, 가상 비서, 질의응답 시스템 등에 활용됩니다.
NLP와 NLU는 서로 보완적인 관계에 있으며, 둘 다 AI 시스템이 인간의 언어를 더 잘 이해하고 처리할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 합니다.
NLP를 사용한 대표적인 애플리케이션은 다음과 같습니다:
1. 기계 번역: Google 번역, 네이버의 파파고, 카카오의 i 번역과 같은 서비스들이 NLP 기술을 활용하
여 실시간 언어 번역을 제공합니다 .
2. 음성 비서: Amazon의 Alexa, Apple의 Siri, Microsoft의 Cortana 등 스마트폰의 디지털 어시스턴
트들이 NLP를 사용하여 음성 명령을 처리합니다 .
3. 챗봇: AI 기반 챗봇은 NLP를 활용하여 고객의 의도를 파악하고 자연스러운 대화를 수행합니다 .
4. 검색 엔진: NLP 기술은 검색 엔진의 성능을 향상시키며, 사용자의 검색 의도를 더 잘 이해하는 데
도움을 줍니다 .
5. 감정 분석: 소셜 미디어 게시물, 고객 리뷰 등의 텍스트에서 감정을 분석하는 데 사용됩니다 .
6. 정보 추출 및 자동 요약: 대량의 텍스트 데이터에서 중요한 정보를 추출하고 요약하는 데 활용됩니
다 .
7. 질의응답 시스템: 주어진 질문에 대해 적절한 답변을 생성하는 TextQA 모델 등이 연구되고 있습니
다 .
8. 콘텐츠 생성: GPT4와 같은 고급 언어 모델을 사용하여 다양한 유형의 텍스트를 생성합니다 .
이러한 애플리케이션들은 금융, 소매, 의료, 정부 등 다양한 산업 분야에서 활용되어 업무 효율성을 높
이고 사용자 경험을 개선하고 있습니다 .