자연어 처리(Natural Language Processing) : 언어 이해를 향한 AI의 여정

Natural Language Processing: AI's Journey Towards Language Understanding

자연어 처리(Natural Language Processing)는 인간의 언어와 기계 이해 간의 격차를 해소하는 것을 목표로 하는 인공 지능(AI)의 매력적인 분야입니다. 수년에 걸쳐 NLP는 규칙 기반 시스템에서 정교한 딥 러닝 모델에 이르기까지 크게 발전했습니다. 우리는 NLP를 통한 언어 이해를 향한 AI의 여정에 착수하여 기계가 인간 언어와 상호 작용하고 이해하는 방식을 혁신한 주요 과제, 혁신 및 응용 프로그램을 탐구합니다.

 

인공지능

NLP 초기(The Early Days of NLP)

NLP의 시작은 연구원들이 자연어를 처리하기 위한 규칙과 알고리즘을 만들려고 시도했던 1950년대와 1960년대로 거슬러 올라갑니다. 초기 시스템은 문장을 이해하고 생성하기 위해 언어 규칙과 문법 구조를 인코딩하는 규칙 기반 접근 방식에 중점을 두었습니다. 그러나 이러한 시스템은 복잡한 언어 뉘앙스를 처리하는 데 제한이 있었고 확장할 수 없었습니다.

규칙 기반 시스템에서 통계적 NLP로

언어 이해의 복잡성이 명백해짐에 따라 NLP는 통계적 접근 방식으로 전환되었습니다. 1990년대에는 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Models) 및 확률론적 문맥 자유 문법과 같은 통계 모델이 두드러졌습니다. 이러한 모델은 방대한 양의 언어 데이터를 활용하여 언어 처리 작업에 대한 패턴과 확률을 추출했습니다.

기계 학습과 신경망의 부상

기계 학습, 특히 딥 러닝의 출현은 NLP의 전환점이 되었습니다. 신경망, 특히 반복 신경망(RNN)과 CNN(컨볼루션 신경망)은 언어 이해 작업에 혁명을 일으켰습니다. 순차 데이터를 모델링하는 기능을 갖춘 RNN은 언어 모델링, 기계 번역 및 감정 분석과 같은 작업에 능숙해졌습니다. 반면에 CNN은 텍스트 분류와 같은 고정 길이 입력과 관련된 작업에 강력한 것으로 입증되었습니다.

단어 임베딩(Word Embeddings) : 의미론적 이해 해방

Word2 Vec 및 GloVe와 같은 단어 임베딩은 단어를 연속 공간에서 조밀한 벡터로 표현하여 NLP의 새로운 시대를 열었습니다. 단어 임베딩은 단어 사이의 의미론적 관계를 캡처하여 기계가 콘텍스트와 의미를 이해할 수 있도록 합니다. 이러한 사전 훈련된 단어 임베딩은 텍스트 유사성, 명명된 엔터티 인식 및 문서 분류를 비롯한 다양한 NLP 작업의 기초 역할을 했습니다.

  Word2 Vec : 그 자체로 두 layer(층)로 구성된 얕은 신경망(shallow neural network : 여러 층위로 구성된 신경망을 일컫는 ‘깊은(deep) 신경망’에 대가 되는 표현)이다.

시퀀스 간 모델 및 기계 번역

어텐션 메커니즘에 의해 구동되는 Seq2Seq(Sequence-to-Sequence) 모델은 기계 번역 시스템을 크게 개선했습니다. 이러한 모델은 언어 간 문장 번역을 가능하게 했으며 보다 유창하고 문맥상 정확한 번역을 제공했습니다. 어텐션 메커니즘을 통해 모델은 번역 프로세스 중에 입력 시퀀스의 관련 부분에 집중할 수 있어 보다 정확한 번역이 가능합니다.

NLP의 전이 학습

한 작업의 지식을 활용하여 다른 작업의 성능을 향상시키는 개념인 전이 학습이 NLP에서 널리 퍼졌습니다. OpenAI의 GPT 및 Google의 BERT와 같은 사전 훈련된 언어 모델은 다양한 NLP 벤치마크에서 최첨단 결과를 얻었습니다. 이 모델은 특정 작업에 대해 미세 조정되어 교육에 최소한의 데이터와 시간이 필요하며 질문 응답, 감정 분석 및 텍스트 생성과 같은 작업에서 인상적인 결과를 얻었습니다.

언어 이해의 도전

놀라운 발전에도 불구하고 NLP는 여전히 몇 가지 과제에 직면해 있습니다.

 1) 영역 적응: NLP 모델은 훈련 데이터가 제한된 새로운 영역에 적응하는 데 어려움을 겪습니다.

 2) 모호성: 언어는 본질적으로 모호하며 단어 의미를 명확하게 하는 것은 여전히 ​​어려운 과제입니다.

 3) 맥락 이해: 큰 텍스트에서 맥락을 포착하고 장기적인 종속성을 유지하는 것은 여전히 ​​활발한 연구 분야입니다.

NLP의 윤리와 편견

NLP 모델은 교육 데이터에 존재하는 편향을 상속하고 전파하여 윤리적 문제를 일으킬 수 있습니다. 연구자들은 편견을 완화하고 공정성을 촉진하며 언어 모델의 책임 있는 개발을 보장하기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다.

다국어 NLP 및 저자원 언어

NLP 기능을 여러 언어, 특히 데이터가 제한된 저자원 언어로 확장하려는 노력이 이루어지고 있습니다. 다국어 모델 및 교차 언어 전이 학습을 통해 더 많은 전 세계 사용자를 위한 향상된 언어 이해가 가능합니다.

실제 응용 프로그램의 NLP

NLP는 다양한 산업과 애플리케이션에 스며들었습니다.

 1) 의료: NLP는 의료 기록 분석, 임상 의사 결정 지원 및 약물 발견을 돕습니다.

 2) 챗봇: 대화형 및 대화식 고객 지원을 제공합니다.

 3) 가상 비서: AI 기반 가상 비서와 인간과 같은 상호 작용을 가능하게 합니다.

 4) 감정 분석: 제품, 서비스 또는 이벤트에 대한 대중의 감정을 분석합니다.

 5) 정보 검색: 사용자 쿼리를 이해하는 검색 엔진의 능력을 향상합니다.

 6) 텍스트 요약: 긴 문서에서 간결한 요약을 생성합니다.

결론을 말하자면

NLP의 진화는 놀라울 정도였으며 언어 이해를 향한 AI의 여정을 추진했습니다. 초기 규칙 기반 시스템에서 정교한 딥 러닝 모델에 이르기까지 NLP는 기계가 인간 언어를 처리, 해석 및 생성하는 방식을 변화시켰습니다. 워드 임베딩, 시퀀스 간 모델 및 전이 학습의 발전으로 다양한 도메인에서 최첨단 NLP 애플리케이션을 위한 길을 열었습니다. 연구자들이 계속해서 문제를 해결하고 책임 있는 AI 개발을 위해 노력함에 따라 NLP의 미래는 불과 수십 년 전만 해도 미래 지향적인 것처럼 보였던 방식으로 기계가 인간을 이해하고 소통할 수 있는 능력을 더욱 강화할 것을 약속합니다.