자연어 처리
자연어 처리란?
자연어 처리는 컴퓨터 시스템이 인간의 언어를 이해, 해석, 제어, 파악하는 데 도움이 되는 AI(인공 지능)의 한 분야로, 컴퓨터 언어학과 기계 학습 및 딥 러닝 모델을 함께 사용하여 인간의 언어를 처리합니다. 인간의 언어는 사용자의 의도/감정을 파악하기 위해 텍스트 또는 음성 데이터로 처리됩니다.
컴퓨터 프로그램은 텍스트를 한 언어에서 다른 언어로 번역하고, 명령에 답하고, 대용량 데이터를 실시간으로 요약하는 작업을 지원합니다. 예를 들어 기업은 텍스트 및 음성 형태의 데이터를 사용하여 이메일, 소셜 미디어, 오디오/동영상 등을 통해 커뮤니케이션합니다.
NLP의 중요성
- 정보의 처리, 평가, 아카이브
- 고객 서비스용 챗봇 배포
- 텍스트의 분류 및 추출
자연어 처리는 다음 기술을 사용하여 인간의 언어를 분석합니다.
- 감정 분석: 텍스트를 분석하여 감정을 인식하고 고객의 의견을 이해합니다.
- 요약: 핵심 내용과 정보를 유지하면서 대용량 텍스트를 요약합니다.
- 키워드 추출: SEO, 데이터 시각화, 분석을 위한 핵심 키워드를 식별하고 추출합니다.
- 토큰화: 전처리, 세분화, 언어 처리를 위해 단어와 문자를 토큰이라는 작은 단위로 나눕니다.
자연어 처리의 작동 원리
NLP(자연어 처리)는 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 컴퓨터가 내용을 파악하고 의미 있는 텍스트, 메시지, 대화를 생성함으로써 이해하고 응답할 수 있는 수준으로 인간의 언어를 처리하고 분석합니다.
자연어 처리 알고리즘은 인간의 언어를 파악하고 이해하기 위한 다양한 툴과 기술을 사용합니다. 이러한 기술은 모두 지정된 텍스트에서 특정 정보를 추출합니다. 사용되는 기술은 토큰화, 품사 태깅, 구문 분석, 개체명 인식, 감정 분석, 언어 생성 등입니다.
토큰화는 NLP의 첫 단계로, 텍스트를 토큰이라는 개별 단어 또는 구로 나눕니다. 텍스트를 토큰으로 나누면 알고리즘에서 해당 텍스트의 구조와 맥락을 이해하여 처리와 분석이 더 용이해집니다. 단어 토큰은 공백, 문장 토큰은 마침표로 분리됩니다. 단어들의 결합인 연어(예: fast food)에는 높은 수준의 토큰화가 사용됩니다.
품사 태깅은 각 토큰에 적합한 라벨을 할당하여 품사(예: 명사, 동사, 형용사, 대명사, 전치사, 접속사)를 표시합니다. 이 과정은 분석을 위해 문장의 문법 구조를 이해하는 데 도움이 됩니다. 구문 분석은 단어와 구의 관계를 이해하기 위해 문장의 구조를 분석합니다. 이로써 문장의 주어, 술어, 목적어를 식별하여 알고리즘이 문장의 의미를 이해할 수 있습니다.
또한 NER(개체명 인식)은 이름, 위치, 조직과 같은 지명된 개체를 식별하고 분류합니다. 텍스트에서 핵심 정보를 추출하고 정보 추출 및 감성 분석 과정을 촉진합니다. 예를 들어 "George teaches English"라는 문장에서 사람(George)은 의미 범주 "teaches"에 따라 과목(English)과 관련이 있습니다.
감정 분석은 구문을 넘어서 텍스트의 의미를 이해하고 관련 정보를 추출합니다. 이를 통해 텍스트를 분석하고 의도한 목적을 해석합니다. 마지막으로 언어 생성 과정에서는 이전 단계에서 추출한 데이터를 사용하여 인간과 같은 응답을 작성하거나 논리적인 텍스트를 생성합니다.
NLP 사용 분야
자연어 처리는 다음과 같은 다양한 산업 분야에서 활용할 수 있습니다.
의료: NLP는 임상 노트, 연구 논문, 환자 기록 등에서 의료 정보를 추출하고 분석하여 문서의 효율성과 정확도를 개선할 수 있습니다. 이를 통해 진단 및 치료 권장 사항에 도움이 되도록 환자의 증상과 의료 기록을 분석합니다. 또한 의료 코딩, 요금 청구 등의 작업을 자동화하고 환자의 증상과 치료 기록을 분석하여 임상 결정을 개선하며 임상 연구를 위해 대규모 의료 데이터에서 가치 있는 인사이트를 추출하는 데에도 도움이 됩니다.
금융: NLP는 금융 뉴스 분석, 애널리스트 보고서 요약, 금융 문서(예: 연례 보고서, 규제 관련 기록)의 정보 추출 등에서 유용한 역할을 합니다. 의심스러운 패턴이 있는 텍스트 데이터를 분석하고 보안 침해와 부정 행위를 방지할 수 있습니다.
또한 NLP는 법적 계약과 금융 계약에서 정보를 추출하고 분석하여 위험 관리를 지원합니다. NLP 기반 챗봇은 맞춤형 금융 자문 서비스를 제공하고 뱅킹 및 금융 분야의 고객 지원 절차를 자동화하는 데에도 도움이 됩니다.
전자상거래 및 소매: 제품에 대한 여론을 이해하고 제품/서비스를 개선할 방법을 찾을 수 있도록 NLP가 고객의 피드백과 후기를 분석합니다. 또한 고객의 선호 사항과 검색 기록을 바탕으로 맞춤형 제품 추천을 제공할 수 있습니다. 기업은 NLP를 활용하여 경쟁업체의 프로세스와 시장 동향을 모니터링할 수 있습니다.
고객 서비스: NLP로 고객 경험을 개선하고 운영 작업을 간소화할 수 있습니다. NLP 기반의 챗봇과 가상 비서는 고객의 질문을 이해하고 관련성 있는 답변을 제공하며 기본적인 트랜잭션을 처리할 수 있습니다. 또한 NLP를 통해 고객 피드백, 소셜 미디어 게시물 또는 고객 지원 상호 작용 등을 분석하여 고객의 감정에 대한 인사이트를 확보하고 서비스 품질을 개선할 수 있습니다.
마케팅 및 광고: NLP는 마케팅 캠페인, 이메일 마케팅, 제품 설명 등에 필요한 콘텐츠 작성 자동화에도 도움이 됩니다. 또한 소셜 미디어 채널에서 브랜드의 인지도를 추적하여 평판을 관리하고 견고한 고객 기반을 구축할 수 있습니다.
교육: 교육 기관은 NLP를 사용하여 과제나 글을 채점하고 학생들에게 빠르게 피드백을 제공할 수 있습니다. 또한 학생들이 문법, 발음, 어휘를 이해하는 데에도 도움이 됩니다.
인사 관리: 조직은 NLP를 통해 이력서와 입사 지원서를 살펴보고 적합한 역량과 자격을 식별하여 이상적인 후보를 선정할 수 있습니다. 또한 직원 피드백 설문 조사를 평가하여 직원의 감정과 참여도를 파악할 수 있습니다.
정부 및 공공 서비스: NLP가 정부 문서와 입법 텍스트를 분석하여 정보 추출, 정책이 미치는 영향 평가, 의사 결정 개선 등을 지원합니다.
NLP를 활용하는 방법
HPE GreenLake for Large Language Models: HPE GreenLake for LLMs는 기업이 대규모 AI 모델을 교육, 조정, 배포하는 데 도움이 되는 온디맨드 방식의 멀티 테넌트 클라우드 서비스입니다. 이 AI 기반 솔루션을 활용하여 POC에서 프로덕션 단계로의 여정을 혁신할 수 있습니다.
HPE GreenLake for LLMs를 통해 HPE의 지능형 시스템 설계를 활용하여 대규모 AI 교육 및 시뮬레이션 워크로드를 실행할 수 있습니다. CPU와 GPU에서 동시에 AI 및 HPC 작업을 지원하는 것이 가능하여 AI 교육의 효율성과 안정성이 향상되고 기업은 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다.
HPE AI: HPE AI는 데이터에 대한 포괄적인 엔드 투 엔드 보기를 제공하여 AI 프로젝트를 간소화합니다. HPE의 첨단 솔루션이 성능과 효율성을 위해 AI 모델을 최적화하는 조정 및 지속 가능한 AI 교육을 지원합니다.
고급 AI 기술로 AI 애플리케이션 개발 및 배포, 혁신 지원, 전환 성과 촉진 등의 효과를 얻을 수 있습니다.