자연어 처리(NLP)란 무엇인가요?

기업은 다음과 같은 여러 자동화 작업에 자연어 처리를 사용합니다.

• 대용량 문서의 처리, 분석 및 보관
• 고객 피드백 또는 콜센터 녹음 내용의 분석
• 자동화된 고객 서비스를 위한 챗봇 실행
• 누가 언제 어디서 무엇을 했냐는 질문에 답하기
• 텍스트의 분류 및 추출

기업은 자연어 처리(NLP) 소프트웨어 및 도구를 사용하여, 업무를 효율적이고 정확하게 단순화, 자동화 및 능률화합니다. 아래에 몇 가지 사용 사례가 나와 있습니다.

민감한 데이터 수정

보험, 법률 및 의료 분야의 기업은 의료 기록, 재무 데이터, 개인 정보 등 대량의 민감한 문서를 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 봇은 인간과 더 비슷한 방식으로 고객과 대화할 수 있습니다. 기업은 챗봇을 사용하여 운영 비용을 최소화하면서 고객 서비스 역량과 품질을 조정합니다. 챗봇 소프트웨어를 개발하는 PubNub는 Amazon Comprehend를 사용하여, 글로벌 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 통해 학생의 질문을 처리하기 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 대해 정보에 입각한 인식을 얻습니다. 그리고 특정 문구를 스캔함으로써 서면 피드백에서 고객의 기분과 감정을 측정할 수 있습니다. 예를 들어, Success KPI는 기업이 감정 분석의 대상 영역에 집중할 수 있도록 지원하는 자연어 처리 솔루션을 제공하며, 콜센터가 통화 분석에서 실행 가능한 인사이트를 도출할 수 있도록 지원합니다.

자연어 처리(NLP) 기법, 즉 NLP 태스크는 사람의 텍스트나 음성을 컴퓨터 프로그램이 쉽게 이해할 수 있는 작은 부분으로 분할합니다. 다음은 NLP의 일반적인 텍스트 처리 및 분석 기능입니다.

품사 태깅

이는 NLP 소프트웨어가 명사, 동사, 형용사, 부사 등의 문맥적 용도에 따라 문장의 개별 단어에 태그를 지정하는 프로세스입니다. 그리고 단어가 서로 의미 있는 관계를 형성하는 방법을 컴퓨터가 이해하는 데 도움을 줍니다.

단어 의미 명확화

일부 단어는 사용되는 상황에 따라 다른 의미를 지닐 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 선수는 배트로 공을 칩니다.)

단어 의미 명확화를 통해 NLP 소프트웨어는 언어 모델을 훈련시키거나 사전의 정의를 참조함으로써 단어의 의도된 의미를 식별합니다.

음성 인식

음성 인식은 음성 데이터를 텍스트로 변환합니다. 이 프로세스에는 단어를 더 작은 부분으로 나누고, 일상 대화에서 악센트, 불분명한 발음, 억양, 그리고 비표준 문법 사용을 이해하는 것이 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 텍스트나 음성을 한 언어에서 다른 언어로 변환합니다. 기계 번역을 지원하는 AWS 서비스는 Amazon Translate입니다.

개체명 인식

이 프로세스는 사람, 장소, 사건, 회사 등의 고유한 이름을 식별합니다. NLP 소프트웨어는 개체명 인식을 사용하여, 문장에서 서로 다른 개체 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 개체로 ‘Jane’과 ‘France’를 식별합니다. 이는 동일한 개체를 설명하는 데 서로 다른 단어가 사용되는지를 결정하는 공동 참조 해결을 통해 더 확장될 수 있습니다. 위의 예문에서 ‘Jane’과 ‘she’는 같은 사람을 가리켰습니다.

감정 분석

감정 분석은 텍스트 데이터가 전달하는 감정을 해석하기 위한 인공 지능 기반 접근 방식입니다. NLP 소프트웨어는 텍스트를 분석하여 불만, 행복, 의심, 후회 및 기타 숨겨진 감정을 나타내는 단어 또는 구를 찾아냅니다.

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, 어간 추출, 표제어 추출, 불용어 제거 등의 전처리 기법을 사용합니다.

다음은 이러한 기술에 대한 설명입니다.

• 토큰화는 문장을 단어나 구의 개별 단위로 분할합니다.
• 어간 추출과 표제어 추출은 단어를 원형으로 단순화합니다. 예를 들어, 이러한 프로세스는 ‘starting’을 ‘start’로 바꿉니다.
• 불용어 제거는 ‘for’ 및 ‘with’처럼 문장에 중요한 의미를 더하지 않는 단어를 제거하는 것입니다.

훈련

연구원은 사전 처리된 데이터와 기계 학습을 사용하여, 제공된 텍스트 정보를 기반으로 특정 응용 작업을 수행하도록 NLP 모델을 훈련시킵니다. NLP 알고리즘을 훈련시키려면, 알고리즘의 정확도를 높이기 위해 소프트웨어에 대용량 데이터 샘플을 제공해야 합니다.

배포 및 추론

그런 다음, AI 전문가는 모델을 배포하거나 기존 프로덕션 환경에 통합합니다. NLP 모델은 입력을 받아들이고, 해당 모델이 설계된 특정 사용 사례에 대한 출력을 예측합니다. 라이브 데이터에서 NLP 애플리케이션을 실행하고 필요한 출력을 얻을 수 있습니다.