자연어처리(NLP): 언어를 이해하고 생성하는 AI 모델의 핵심 개념
💡 개념형
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학습 전략: 구조화 (Structuring)
얻은 정보들을 배치하고 연결하며 스스로 재구성
자연어처리란?
자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 모델은 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 인공지능 기술입니다.
자연어처리 모델의 핵심은 다음과 같습니다:
- 자연어 입력을 어떤 범주에 속할 확률로 변환하는 함수
- 다음에 어떤 단어가 올지 확률을 구하는 함수
즉, NLP 모델은 확률 기반 예측을 통해 언어를 이해하고 생성합니다.
자연어처리의 주요 응용 분야
1. 문서 분류 (Document Classification)
문서나 문장을 특정 범주로 분류하는 태스크입니다.
예시:
- 스팸 메일 필터링
- 감정 분석 (긍정/부정/중립)
- 뉴스 기사 카테고리 분류
2. 문장 쌍 분류 (Sentence Pair Classification)
두 문장 간의 관계를 판단하는 태스크입니다.
예시:
- 자연어 추론 (NLI): 두 문장이 논리적으로 일치하는지 판단
- 의미적 유사도 측정
- 중복 질문 탐지
3. 개체명 인식 (Named Entity Recognition, NER)
문장에서 특정 개체(엔티티)를 인식하고 분류하는 태스크입니다.
예시:
- 인명, 지명, 기관명 추출
- 날짜, 시간, 금액 정보 추출
- 제품명, 브랜드명 인식
4. 질의응답 (Question Answering)
주어진 질문에 대해 적절한 답변을 생성하거나 문서에서 찾아내는 태스크입니다.
예시:
- 검색 엔진의 질의응답
- 챗봇 시스템
- 문서 기반 QA (SQuAD 등)
5. 문장 생성 (Text Generation)
새로운 텍스트를 생성하는 태스크입니다.
예시:
- 기계 번역
- 텍스트 요약
- 대화 생성 (ChatGPT 등)
- 코드 생성
자연어처리 모델의 작동 원리
NLP 모델은 기본적으로 다음과 같은 방식으로 작동합니다:
- 입력: 자연어 텍스트 (단어, 문장, 문서)
- 처리: 신경망을 통한 패턴 학습 및 의미 추출
- 출력: 확률값 또는 예측 결과
확률 계산 예시
1
2
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4
5
6
입력: "오늘 날씨가 정말"
모델 예측:
- "좋다" → 0.45
- "춥다" → 0.30
- "덥다" → 0.15
- "나쁘다" → 0.10
대표적인 NLP 모델
- BERT: 양방향 트랜스포머 기반 사전학습 모델
- GPT: 생성형 사전학습 트랜스포머 모델
- RoBERTa: BERT 개선 모델
- T5: Text-to-Text 방식의 범용 모델
결론
자연어처리는 현대 AI의 핵심 기술로, 문서 분류부터 텍스트 생성까지 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 확률 기반 예측을 통해 언어를 이해하고 생성하는 NLP 모델은 앞으로도 더욱 발전할 것입니다.