NLP란 무엇인가요?
자연어 처리(NLP)는 인간의 언어를 해석, 조작 및 이해하는 능력을 컴퓨터에 부여하는 기계 학습 기술입니다. 오늘날 조직은 이메일, 문자 메시지, 소셜 미디어 뉴스 피드, 동영상, 오디오 등, 다양한 커뮤니케이션 채널에서 생성되는 대량의 음성 및 텍스트 데이터를 보유하고 있습니다. 그리고 NLP 소프트웨어를 사용하여 이 데이터를 자동으로 처리하고 메시지의 의도나 감정을 분석하며 사람의 커뮤니케이션에 실시간으로 응답합니다.
NLP가 중요한 이유는 무엇인가요?
자연어 처리(NLP)는 텍스트 및 음성 데이터를 완벽하고 효율적으로 분석하는 데 중요합니다. 일상적인 대화에서 흔히 볼 수 있는 방언, 속어, 문법적 불규칙성의 차이를 극복할 수 있습니다.
회사는 다음과 같은 여러 자동화 태스크에 이 기능을 사용합니다.
• 대용량 문서 처리, 분석 및 보관
• 고객 피드백 또는 콜센터 녹음 분석
• 자동화된 고객 서비스를 위한 챗봇 실행
• 누가, 무엇을, 언제, 어디서 질문에 답하기
• 텍스트 분류 및 추출
또한 고객 대면 애플리케이션에 NLP를 통합하여 고객과 보다 효과적으로 커뮤니케이션할 수 있습니다. 예를 들어, 챗봇은 고객 쿼리를 분석하고 정렬하여 일반적인 질문에 자동으로 응답하고 복잡한 쿼리를 고객 지원으로 리디렉션합니다. 이러한 자동화를 통해 비용을 절감하고 상담원이 중복 쿼리에 시간을 낭비하지 않아도 되며 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
비즈니스용 NLP 사용 사례로 무엇이 있나요?
기업은 자연어 처리(NLP) 소프트웨어 및 도구를 사용하여 작업을 효율적이고 정확하게 단순화, 자동화 및 합리화합니다. 아래에 몇 가지 사용 사례가 나와 있습니다.
민감한 데이터 수정
보험, 법률 및 의료 분야의 기업은 의료 레코드, 재무 데이터 및 개인 데이터와 같은 민감한 문서를 대량으로 처리, 분류 및 검색합니다. 기업은 수동으로 검토하는 대신 NLP 기술을 사용하여 개인 식별 정보를 수정하고 민감한 데이터를 보호합니다. 예를 들어, Chisel AI를 사용하면 보험사가 Amazon Comprehend를 사용하여 비정형 문서에서 보험 증권 번호, 만료 날짜 및 기타 개인 고객 속성을 추출할 수 있습니다.
고객 참여
NLP 기술을 사용하면 채팅 및 음성 봇이 보다 인간과 비슷하게 고객과 대화합니다. 기업은 챗봇을 사용하여 운영 비용을 최소화하면서 고객 서비스 역량과 품질을 조정합니다. 챗봇 소프트웨어를 빌드하는 PubNub은 Amazon Comprehend를 사용하여 전 세계 고객을 위해 현지화된 채팅 기능을 도입합니다. T-Mobile은 NLP를 사용하여 고객의 문자 메시지에서 특정 키워드를 식별하고 개인화된 추천을 제공합니다. Oklahoma State University는 기계 학습 기술을 사용하여 학생 질문을 해결하기 위해 Q&A 챗봇 솔루션을 배포합니다.
비즈니스 분석
마케팅 담당자는 Amazon Comprehend 및 Amazon Lex와 같은 NLP 도구를 사용하여 고객이 회사의 제품 또는 서비스에 대해 느끼는 감정에 대한 교육된 인식을 얻습니다. 특정 문구를 스캔하여 서면 피드백에서 고객의 기분과 감정을 측정할 수 있습니다. 예를 들어, Success KPI는 기업이 감정 분석의 대상 영역에 집중할 수 있도록 지원하는 자연어 처리 솔루션을 제공하고 콜 센터가 통화 분석에서 실행 가능한 인사이트를 도출할 수 있도록 지원합니다.
NLP는 어떻게 작동하나요?
자연어 처리(NLP)는 계산 언어학, 기계 학습 및 딥 러닝 모델을 결합하여 인간의 언어를 처리합니다.
전산 언어학
전산 언어학은 컴퓨터와 소프트웨어 도구를 사용하여 인간 언어 모델을 이해하고 구성하는 과학입니다. 연구원들은 기계가 대화형 인간 언어를 이해하는 데 도움이 되는 프레임워크를 만들기 위해 구문 및 의미 분석과 같은 전산 언어학 방법을 사용합니다. 언어 번역기, 텍스트 음성 변환 신디사이저 및 음성 인식 소프트웨어와 같은 도구는 전산 언어학을 기반으로 합니다.
기계 학습
기계 학습은 샘플 데이터로 컴퓨터를 훈련시켜 효율성을 높이는 기술입니다. 인간 언어에는 풍자, 은유, 문장 구조의 변형, 인간이 배우는 데 수년이 걸리는 문법 및 사용 예외와 같은 여러 기능이 있습니다. 프로그래머는 기계 학습 방법을 사용하여 NLP 애플리케이션이 처음부터 이러한 기능을 인식하고 정확하게 이해하도록 가르칩니다.
딥 러닝
딥 러닝은 컴퓨터가 인간처럼 배우고 생각하도록 가르치는 기계 학습의 특정 분야입니다. 여기에는 인간의 두뇌와 유사하게 구조화된 데이터 처리 노드로 구성된 신경망이 포함됩니다. 딥 러닝을 통해 컴퓨터는 입력 데이터의 복잡한 패턴을 인식, 분류 및 상호 연관시킵니다.
NLP 구현 단계
일반적으로 NLP 구현은 클라우드 데이터 웨어하우스, 설문 조사, 이메일 또는 내부 비즈니스 프로세스 애플리케이션과 같은 소스에서 비정형 텍스트 또는 음성 데이터를 수집하고 준비하는 것으로 시작됩니다.
사전 처리
NLP 소프트웨어는 다양한 애플리케이션을 위한 데이터를 준비하기 위해 토큰화, 형태소 분석, 표제어 추출 및 정지 단어 제거와 같은 전처리 기술을 사용합니다.
다음은 이러한 기술에 대한 설명입니다.
- 토큰화는 문장을 단어나 구의 개별 단위로 나눕니다.
- 형태소 분석과 표제어 추출은 단어를 어근 형태로 단순화합니다. 예를 들어, 이러한 프로세스는 "starting"을 "start"로 바꿉니다.
- 정지 단어 제거는 "for" 및 "with"와 같이 문장에 중요한 의미를 더하지 않는 단어가 제거되도록 합니다.
교육
연구원들은 사전 처리된 데이터와 기계 학습을 사용하여 제공된 텍스트 정보를 기반으로 특정 애플리케이션을 수행하도록 NLP 모델을 훈련시킵니다. NLP 알고리즘을 훈련하려면 알고리즘의 정확도를 높이기 위해 소프트웨어에 대용량 데이터 샘플을 제공해야 합니다.
배포 및 추론
그런 다음 기계 학습 전문가가 모델을 배포하거나 기존 프로덕션 환경에 통합합니다. NLP 모델은 입력을 수신하고 모델이 설계된 특정 사용 사례에 대한 출력을 예측합니다. 라이브 데이터에서 NLP 애플리케이션을 실행하고 필요한 출력을 얻을 수 있습니다.
NLP 태스크란 무엇인가요?
자연어 처리(NLP) 기술 또는 NLP 태스크는 사람의 텍스트나 음성을 컴퓨터 프로그램이 쉽게 이해할 수 있는 작은 부분으로 나눕니다. 다음은 NLP의 일반적인 텍스트 처리 및 분석 기능입니다.
품사 태그 지정
NLP 소프트웨어가 명사, 동사, 형용사 또는 부사와 같은 문맥적 용도에 따라 문장의 개별 단어에 태그를 지정하는 프로세스입니다. 단어가 서로 의미 있는 관계를 형성하는 방법을 컴퓨터가 이해하는 데 도움이 됩니다.
단어 의미 명확화
일부 단어는 여러 시나리오에서 사용될 때 다른 의미를 가질 수 있습니다. 예를 들어, "bat"라는 단어는 다음 두 문장에서 다른 의미를 갖습니다.
- A bat is a nocturnal creature.(박쥐는 야행성 동물입니다.)
- Baseball players use a bat to hit the ball.(야구 선수들은 방망이로 공을 칩니다.)
단어 의미 명확화를 통해 NLP 소프트웨어는 언어 모델을 훈련하거나 사전 정의를 참조하여 단어의 의도된 의미를 식별합니다.
음성 인식
음성 인식은 음성 데이터를 텍스트로 변환합니다. 이 과정에는 단어를 작은 부분으로 나누고 일상 대화에서 악센트, 비방, 억양 및 비표준 문법 사용법을 이해하는 과정이 포함됩니다. 음성 인식의 주요 응용 분야는 Amazon Transcribe와 같은 음성-텍스트 변환 서비스를 사용하여 수행할 수 있는 트랜스크립션입니다.
기계 번역
기계 번역 소프트웨어는 자연어 처리를 사용하여 문맥적 정확성을 유지하면서 텍스트 또는 음성을 한 언어에서 다른 언어로 변환합니다. 기계 번역을 지원하는 AWS 서비스는 Amazon Translate입니다.
명명된 엔터티 인식
이 프로세스는 사람, 장소, 이벤트, 회사 등의 고유 이름을 식별합니다. NLP 소프트웨어는 명명된 엔터티 인식을 사용하여 문장에서 서로 다른 엔터티 간의 관계를 결정합니다.
다음 예를 생각해 보세요. "Jane went on a vacation to France, and she indulged herself in the local cuisines(제인은 프랑스로 휴가를 떠났고 현지 요리를 마음껏 즐겼습니다)."
NLP 소프트웨어는 문장의 특수 엔터티로 "Jane"과 "France"를 선택합니다. 이는 동일한 엔티티를 설명하는 데 다른 단어가 사용되는지 여부를 결정하는 공동 참조 해결을 통해 더 확장될 수 있습니다. 위의 예제에서 "Jane"과 "she"는 같은 사람을 가리켰습니다.
감정 분석
감정 분석은 텍스트 데이터가 전달하는 감정을 해석하는 인공 지능 기반 접근 방식입니다. NLP 소프트웨어는 텍스트에서 불만, 행복, 의심, 후회 및 기타 숨겨진 감정을 나타내는 단어 또는 구를 분석합니다.
자연어 처리에 대한 접근 방식으로 무엇이 있나요?
다음은 자연어 처리(NLP)에 대한 몇 가지 일반적인 접근 방식입니다.
지도 NLP
지도 NLP 방법은 레이블이 지정되거나 알려진 입력 및 출력 세트를 사용하여 소프트웨어를 훈련시킵니다. 이 프로그램은 먼저 대량의 알려진 데이터를 처리하고 알 수 없는 입력에서 올바른 출력을 생성하는 방법을 배웁니다. 예를 들어, 회사는 특정 레이블에 따라 문서를 분류하도록 NLP 도구를 훈련시킵니다.
비지도 NLP
비지도 NLP는 통계적 언어 모델을 사용하여 레이블이 지정되지 않은 입력이 제공될 때 발생하는 패턴을 예측합니다. 예를 들어, 문자 메시지의 자동 완성 기능은 사용자의 응답을 모니터링하여 문장에 맞는 관련 단어를 제안합니다.
자연어 이해
자연어 이해(NLU)는 문장 뒤에 숨은 의미를 분석하는 데 중점을 둔 NLP의 하위 세트입니다. NLU를 사용하면 소프트웨어가 다른 문장에서 유사한 의미를 찾거나 의미가 다른 단어를 처리할 수 있습니다.
자연어 생성
자연어 생성(NLG)은 특정 키워드나 주제를 기반으로 사람이 하는 것처럼 대화형 텍스트를 생성하는 데 중점을 둡니다. 예를 들어, NLG 기능이 있는 지능형 챗봇은 고객 지원 담당자와 유사한 방식으로 고객과 대화할 수 있습니다.
AWS는 NLP 태스크에 관해 어떤 도움을 줄 수 있나요?
AWS는 모든 수준의 전문 지식을 갖춘 고객에게 가장 광범위하고 완전한 인공 지능 및 기계 학습(AI/ML) 서비스 세트를 제공합니다. 이러한 서비스는 포괄적인 데이터 소스 세트에 연결됩니다.
ML 기술이 부족하거나 시장 출시 시간을 단축하려는 고객 또는 기존 프로세스 또는 애플리케이션에 인텔리전스를 추가하려는 고객을 위해 AWS는 다양한 ML 기반 언어 서비스를 제공합니다. 이를 통해 기업은 음성, 트랜스크립션, 번역, 텍스트 분석 및 챗봇 기능을 위해 사전 훈련된 API를 통해 AI 애플리케이션에 인텔리전스를 쉽게 추가할 수 있습니다.
다음은 AWS ML 기반 언어 서비스 목록입니다.
- Amazon Comprehend는 텍스트에서 인사이트와 관계를 파악하는 데 도움이 됩니다.
- Amazon Transcribe는 자동 음성 인식을 수행합니다.
- Amazon Translate는 텍스트를 유창하게 번역합니다.
- Amazon Polly는 텍스트를 자연스러운 음성으로 변환합니다.
- Amazon Lex는 고객과 소통하기 위한 챗봇 구축을 돕습니다.
- Amazon Kendra는 엔터프라이즈 시스템을 지능적으로 검색하여 원하는 콘텐츠를 빠르게 찾습니다.
비즈니스 전반에 걸쳐 표준 자연어 처리(NLP) 솔루션을 만들고자 하는 고객의 경우 Amazon SageMaker를 고려해 보세요. SageMaker를 사용하면 비즈니스 분석가를 위한 코드 없는 제품을 포함하여 완전 관리형 인프라, 도구 및 워크플로를 통해 모든 사용 사례에 맞게 데이터를 쉽게 준비하고 ML 모델을 구축, 교육 및 배포할 수 있습니다.
Hugging Face on Amazon SageMaker를 사용하면 트랜스포머로 알려진 NLP 모델의 오픈 소스 공급자인 Hugging Face의 사전 훈련된 모델을 배포하고 미세 조정할 수 있습니다. 이렇게 하면 이러한 NLP 모델을 설정하고 사용하는 데 걸리는 시간이 몇 주에서 몇 분으로 단축됩니다.
지금 AWS 계정을 만들어 NLP를 시작하세요.
