인공지능과 자연어 처리 기초

인공지능(AI)은 컴퓨터가 인간처럼 학습, 추론, 문제 해결 등을 수행할 수 있도록 하는 기술이며, 그 중 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성하며 상호작용할 수 있게 하는 AI의 한 분야입니다.

자연어 처리의 기초는 다음과 같이 요약할 수 있습니다:

• 텍스트 처리 단계

  • 토큰화(Tokenization): 문장을 단어나 문장 단위로 분리
  • 형태소 분석(Morphological Analysis): 단어의 형태와 품사 분석
  • 어간 추출 및 표제어 추출(Stemmer & Lemmatization): 단어의 기본형 추출
  • 정규화(Normalization): 대소문자 통일, 특수문자 제거
  • 중지어 제거(Stopword Removal): 의미가 적은 단어 제거

• 주요 NLP 과제

  • 구문 분석(Syntax Analysis): 문법적 구조 분석
  • 의미 분석(Semantic Analysis): 단어와 문장의 의미 파악
  • 감정 분석(Sentiment Analysis): 텍스트 내 감정(긍정, 부정, 중립) 추출
  • 주제 모델링(Topic Modeling): 문서 내 주요 주제 도출
  • 정보 추출(Information Extraction): 텍스트에서 엔티티와 관계 추출

• 자연어 처리의 주요 구성 요소

  • 언어 이해(NLU, Natural Language Understanding): 텍스트의 문법과 의미를 해석하여 기계가 인간 언어를 이해하도록 함
  • 언어 생성(NLG, Natural Language Generation): 이해한 정보를 바탕으로 자연스러운 문장 생성
  • 자연어 인터페이스: 사용자와 기계 간의 자연스러운 대화 인터페이스 제공

이러한 과정을 통해 AI는 챗봇, 번역기, 음성인식, 문서 요약 등 다양한 응용 분야에서 인간과 자연스러운 언어 소통이 가능해집니다.