자연어처리(NLP)란?

자연어 처리(NLP)란?

자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석하는 방법에 중점을 둔 AI의 하위 집합이며 언어를 단어와 문장과 같은 구성 요소로 분해하고 분석하여 의미를 추출하는 것을 의미합니다. NLP 시스템은 머신러닝 알고리즘을 통해 언어 데이터를 처리하고 분석하여 생성형 AI 및 LLM 에이전트와 같은 최첨단 애플리케이션을 구동합니다. NLP는 고객 서비스 자동화부터 실시간 언어 번역에 이르기까지 다양한 산업 분야에서 중요한 역할을 하며 활용되고 있습니다.

일상생활을 예로 들어보겠습니다. 어린아이들은 걷거나 말하기를 배우기 전에 가장 먼저 듣기를 시작합니다. 어린아이들은 이러한 소리의 조합을 '엄마' 혹은 '문'과 같은 의미에 붙이고 주변 사람들의 표정을 읽는 법을 배워 단어 조합에 대한 이해를 심화시키게 되죠. 그런 다음 학교에 가서 만화, TV, 휴대폰, 책과 같은 다른 유형의 언어 표현을 배우고 상호작용을 시작하여 언어 이해를 다듬습니다.

이처럼 대다수의 사람에게 언어를 익히는 자연스러운 과정이 컴퓨터에는 매우 어려운 학습 방법입니다. 언어는 유연한 규칙과 많은 예외가 있는 복잡한 데이터 유형이며 문맥과 의도에 대한 지식이 부족하면 이해하기 매우 어렵습니다. 만약 여러분의 아이가 방에 들어와 “문!”이라고 말한다고 상상해보세요. 과연 아이는 왜 이 말을 했을까요? 혹시 문이 열려 있나요? 그렇다면 아이는 문을 닫고 싶어 하는 걸까요? 이렇게 의도에 대한 이해 없이는 적절한 방식으로 대응하는 방법을 아는 것이 거의 불가능합니다.

그러므로 AI가 언어를 "이해"하도록 훈련하는 데 수십 년의 느리고 지루한 작업이 필요하죠. 하지만 머신 러닝 기능이 발전함에 따라 자연어 처리(NLP) 능력은 함께 향상될 수 있습니다.

대규모 언어 모델(LLM)과 자연어 처리

대규모 언어 모델(LLM)은 인간과 유사한 언어를 생성하기 위해 방대한 양의 데이터로 훈련된 고급 AI 모델입니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 언어 번역, 콘텐츠 생성 및 텍스트 요약을 비롯한 다양한 작업을 수행하는 데 사용할 수 있습니다. 대규모 언어 모델(LLM)이 자연어 처리(NLP) 기술과 결합하면 감정 분석이나 명명된 엔터티 인식과 같은 고급 언어 처리 기능을 활성화할 수 있습니다.

자연어 처리 시스템을 개발하는 첫 단계는 GPT나 BERT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 기본 모델을 구축하고 학습시키는 것입니다. 이러한 LLM은 AI 챗봇이나 에이전트와의 대화를 포함한 다양한 NLP 작업의 기반을 형성합니다. 이후, 작업에 특화된 데이터로 모델을 파인튜닝하면 번역, 요약, 대화 생성 등 다양한 NLP 애플리케이션에서 더욱 정확하고 정교한 성능을 발휘할 수 있습니다. 또한, 최근의 챗봇이나 가상 비서와 같은 많은 NLP 시스템은 텍스트뿐 아니라 음성 데이터도 함께 처리할 수 있는 멀티모달 기능을 요구하고 있습니다. 이로써 인간과 기계 간의 상호작용이 더욱 자연스럽고 풍부해지고 있습니다.

예를 들어 의료 분야에서 LLM은 대량의 환자 데이터 분석을 지원하여 의사가 더 빠르고 정확한 진단을 내리고 효과적인 치료법을 개발할 수 있도록 합니다. 금융 산업에서 LLM은 금융 데이터와 시장 동향을 분석하여 더 나은 투자 결정을 내리고 궁극적으로 더 안정적인 경제를 만들 수 있습니다. 또한 LLM을 사용하여 비원어민 및 장애인과의 의사소통을 개선하여 더욱 포괄적인 사회를 만들 수 있습니다. 자연어 처리(NLP)와 대규모 언어 모델(LLM) 기술이 발전함에 따라 앞으로 훨씬 더 흥미롭고 영향력 있는 애플리케이션을 보게 될 것입니다.

자연어 처리(NLP) 모델 학습 단계

강력한 자연어 처리(NLP) 모델을 구축하려면 고품질 데이터 확보부터 모델 학습, 그리고 지속적인 성능 개선에 이르기까지 체계적인 접근이 필요합니다. 이 과정은 일반적으로 네 가지 핵심 단계로 구성되며, 각 단계는 모델의 정확도와 신뢰성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다.

1. 데이터 준비: 정확하고 실용적인 NLP 모델을 만들기 위해서는 다양한 상황을 반영한 고품질의 텍스트 및 음성 데이터가 필요합니다. 이 데이터는 뉴스, SNS, 고객 피드백, 대화 기록 등 다양한 출처에서 수집할 수 있으며, 수집된 데이터는 지도 학습을 위해 꼼꼼하게 어노테이션 작업이 이뤄져야 합니다. 예를 들어 감정 분석, 개체명 인식(NER), 품사 태깅과 같은 작업을 위해 단어와 문장에 정확한 레이블을 지정합니다. 정확하게 라벨링 처리된 데이터는 모델이 의미 있는 패턴을 학습하고, 실제 입력에서도 유사한 구조를 효과적으로 인식하는 데 도움이 됩니다.
2. 모델 학습 및 파인튜닝: 라벨링이 완료된 데이터를 기반으로 모델을 학습시킨 후에는, 다양한 테스트를 통해 성능을 지속적으로 평가하고 필요한 부분을 파인튜닝해야 합니다. 이 과정은 단순히 정확도를 높이는 것을 넘어, 언어적 다양성과 복잡한 상황에서도 모델이 잘 작동하도록 일반화 능력을 강화하는 데 초점을 둡니다. 모델 개발은 단발성 작업이 아니라 반복적인 개선 과정이며, 새로운 데이터를 반영해 주기적으로 업데이트해야 더 강력한 결과를 얻을 수 있습니다.

효율적인 NLP 모델 개발을 위해서는 데이터와 모델 모두에 대한 꾸준한 관심과 개선이 필수입니다. 이 과정을 잘 설계하고 반복함으로써, 실제 환경에서도 신뢰도 높은 자연어 처리 시스템을 구축할 수 있습니다.

자연어 처리(NLP) 기술

자연어 처리(NLP) 기술은 크게 전통적인 머신러닝 기법과 딥러닝 기반의 최신 기술로 나뉘며, 텍스트 분류, 감정 분석, 언어 번역 등 다양한 언어 처리 작업에 활용됩니다. 이 글에서는 두 범주에서 가장 대표적인 NLP 기술들을 소개합니다.

전통적인 머신러닝 기반 NLP 기술

• 로지스틱 회귀(Logistic Regression): 지도 학습 분류 알고리즘으로, 입력된 텍스트 데이터를 기반으로 특정 이벤트가 발생할 확률을 예측합니다. 감정 분석, 스팸 필터링, 악성 콘텐츠 분류 등에 널리 활용되며, 명확한 해석 가능성과 효율성 덕분에 여전히 많이 사용됩니다.

• 나이브 베이즈(Naive Bayes): 단어 간 독립성을 가정하고 베이즈 정리를 기반으로 분류를 수행하는 확률적 모델입니다. 단순하지만 스팸 감지나 뉴스 기사 분류와 같은 작업에서 우수한 성능을 보이며 계산 속도가 빠릅니다.

• 의사결정 트리(Decision Tree): 특징 기반으로 데이터를 반복적으로 분할하면서 분류 기준을 만들어나가는 구조입니다. 감정 분석, 문서 분류, 코드 오류 감지 등 다양한 NLP 응용에 활용됩니다.

• 잠재 디리클레 할당(LDA, Latent Dirichlet Allocation): 문서 주제 모델링 기법으로, 문서를 주제들의 혼합으로 간주하고 각 주제는 단어들의 분포로 정의됩니다. 방대한 문서 집합에서 주요 주제를 추출할 때 유용하며, 기업의 지식 관리나 고객 피드백 분석 등에 사용됩니다.

• 은닉 마르코프 모델(HMM, Hidden Markov Model): 시퀀스 데이터의 숨겨진 상태(예: 품사)를 추정하기 위해 사용되는 통계적 모델입니다. 품사 태깅, 음성 인식, 명명된 개체 인식 등에서 강력한 성능을 보입니다.

딥러닝 기반 NLP 기술

• 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Networks): 원래 이미지 처리용으로 개발된 CNN은 텍스트를 행렬 형태로 변환하여 문맥 간 공간적 패턴을 감지할 수 있어, 텍스트 분류, 감정 분석, 스팸 탐지에 활용됩니다.

• 순환 신경망(RNN) 및 변형(LSTM, GRU): 순차 데이터를 처리하는 데 특화된 RNN은 앞선 단어의 정보를 기억해 문맥을 이해할 수 있습니다. LSTM(Long Short-Term Memory)과 GRU(Gated Recurrent Unit)는 긴 문장에서도 의미를 잘 유지할 수 있도록 개선된 구조입니다. 언어 번역, 음성 인식, 시퀀스 예측 등 다양한 분야에 사용됩니다.

• 자동 인코더(Autoencoder): 데이터를 압축(인코딩)한 뒤 다시 복원(디코딩)하는 방식으로, 차원 축소나 특징 추출에 적합합니다. NLP에서는 이상 탐지, 의미 기반 텍스트 임베딩 생성 등에서 활용됩니다.

• 인코더-디코더 구조(Seq2Seq): 입력 시퀀스를 인코딩한 후 이를 기반으로 출력 시퀀스를 생성하는 구조로, 기계 번역, 문서 요약, 대화 생성 등에 자주 사용됩니다. 복잡한 문장 구조도 효과적으로 처리할 수 있는 장점이 있습니다.

• 트랜스포머(Transformer): “Attention Is All You Need” 논문에서 소개된 트랜스포머는 NLP에 혁신을 가져온 모델 구조로, 시퀀스를 병렬로 처리하면서 긴 거리의 단어 관계까지 반영할 수 있습니다. GPT, BERT, T5 등 현재 가장 강력한 LLM들이 이 아키텍처를 기반으로 합니다. 번역, 요약, 질의응답, 텍스트 생성 등 거의 모든 고급 NLP 작업에 필수적으로 사용됩니다.

이러한 다양한 NLP 기술은 기계가 인간의 언어를 더 잘 이해하고, 해석하고, 상호작용할 수 있도록 하는 기반을 제공합니다. 전통적인 알고리즘부터 딥러닝 기반 모델에 이르기까지, 각각의 기술은 특정 작업과 상황에서 강점을 가지며, 오늘날의 지능형 언어 시스템을 가능하게 만드는 핵심 요소로 작용하고 있습니다.

자연어 처리(NLP) 활용 사례

자연어 처리(NLP)는 언어학과 마찬가지로 언어에 대한 더 깊은 이해를 발전시키는 방법의 하나로 시작됐습니다. 하지만 자연어 처리(NLP) 분야가 성장하고 AI 기술이 향상됨에 따라 자연어 처리는 세상을 더 좋고 효율적인 곳으로 만드는 동시에 다양한 산업에서 사용할 수 있도록 확장됐습니다. 자연어 처리(NLP)는 소비자용 애플리케이션은 물론, 기업의 내부 업무 프로세스에서도 핵심 기술로 자리잡고 있습니다. 다양한 산업 분야에서 NLP는 워크플로우를 효율화하고 사용자 경험을 향상시키는 데 널리 활용되고 있으며, 그 적용 범위는 점점 더 확대되고 있습니다. 대표적인 활용 사례는 다음과 같습니다.

헬스케어

디지털화되지 않은 데이터와 손으로 쓴 메모가 산더미처럼 쌓인 자연어 처리(NLP) 사용 사례는 의료 분야에서 호황을 누리고 있습니다. 자연어 처리(NLP)는 의료 서비스를 개선하는 데 사용될 뿐만 아니라 비용을 낮추는 데도 도움이 됩니다. AI와 자동화를 통해 자연어 처리(NLP)를 사용하여 기계적이고 반복적인 작업을 수행하는 동안 인적 자원을 더 효율적으로 사용할 수 있게 됐습니다. 건강 데이터는 보통 텍스트 형식으로써 의사 노트, 임상 시험 보고서 및 환자 의료 기록이 대부분입니다. 자연어 처리(NLP)는 종이 의료 기록을 디지털화하는 프로세스를 가속화하고 이를 통해 환자나 다른 의사와 기록을 더 빠르게 공유할 수 있습니다.

• Amazon Comprehend Medical: 기록이 디지털화되면 Amazon Comprehend Medical과 같은 도구를 사용하여 해당 기록을 해석하고 패턴을 찾아 진단을 개선할 수 있습니다. 자연어 처리(NLP)는 디지털화된 건강 기록을 통해 질병의 인식과 예측을 가능하게 합니다. 결과적으로 이를 통해 빠르고 정확한 진단이 가능해집니다. Amazon Comprehend Medical의 최대 장점은 데이터를 추출하고 구성하는 능력입니다. 자동화된 규칙 기반 데이터 구성은 문맥을 이해하지 못해 데이터가 충분히 구조화되지 않고 사용할 수 없게 되기 때문에 작동하지 않습니다. 하지만 Amazon Comprehend Medical을 사용하면 추출된 데이터를 의료 온톨로지(추상 지식 구조)와 비교하여 추출된 의료 정보에서 관계를 이해하고 구축하여 환자의 질병을 빠르고 효과적으로 진단할 수 있습니다.

• Winterlight Labs: 의료 개선에 사용되는 자연어 처리(NLP)와 AI의 또 다른 예는 Winterlight Labs입니다. Winterlight Labs은 음성을 통해 인지 장애를 모니터링할 수 있는 도구를 만들었습니다. 이 도구는 치매와 정신 질환을 감지하기 위해 음성을 빠르고 객관적으로 분석하는 데 사용되고 있습니다.

• Woebot: 자연어 처리(NLP)는 스탠포드 대학에서 개발한 챗봇 치료사인 Woebot을 사용하여 불안 및 기타 정신 건강 장애를 치료하는 데 사용되고 있습니다. Woebot이 다른 챗봇과 차별화되는 점은 인간과 치료적 유대를 형성하여 인지 및 행동 변화를 가능하게 하는 능력입니다.

의료 비용이 증가하고 정신 건강 관리에 대한 수요가 증가함에 따라 자연어 처리(NLP)와 AI 도구는 효율성과 효능 그리고 비용 절감 능력에 대한 장점을 인정받아 그 수요가 점점 더 늘어나고 있습니다.

고객 서비스

챗봇은 자연어 처리(NLP)와 AI 고객 서비스의 상호작용으로 만들어진 기술로 NLP를 사용하여 고객 질문을 이해하고 실시간으로 적절하게 응답합니다. NLP의 발전으로 이제 감성 분석이 가능합니다. NLP 기술의 초기 반복은 단어만 이해할 수 있었고 단어 뒤에 있는 느낌은 이해할 수 없었습니다. 하지만 감성 분석을 통해 자연어 처리 기술은 말속에 숨어있는 감정을 이해할 수 있게 됐습니다. 기업은 감성 분석을 사용하여 고객과의 상호 작용을 원활하게 할 수 있습니다.

• Google 어시스턴트: 자연어 처리(NLP) 소프트웨어는 고객 감정을 더 잘 이해하고 같은 작업을 수행하도록 소프트웨어를 교육하기 위해 소셜 미디어와 고객 서비스 통화에서 사용하고 있습니다. 만약 고객 상담 중에 "이 통화는 교육 목적으로 녹음될 수 있습니다."라는 말을 들은 적이 있으시다면, 이는 향후 고객 서비스를 개선하기 위해 통화가 자연어 처리(NLP) 소프트웨어를 통해 필터링되고 있음을 의미할 수 있습니다. 자연어 처리(NLP)와 감성 분석은 전화를 걸고 약속을 잡을 수 있는 새로운 Google 어시스턴트 기술에도 사용됩니다.

번역

10년 전에는 영어 숙제를 하는 데 도움이 필요하면 Google 번역을 쓸 수는 있었지만 정확한 답을 얻기가 힘들었습니다. 불과 몇 년 전만 해도 온라인 번역기는 구어체나 다양한 문법을 다룰 만큼 똑똑하지 않았습니다. 하지만 자연어 처리(NLP)의 발전으로 온라인 번역기는 언어를 더 정확하고 올바른 문법으로 사용할 수 있게 됐습니다. 이제는 많은 온라인 툴은 언어를 스스로 인식하고 자동으로 번역할 수 있습니다. 그 예로, Google을 통해 다른 언어로 된 웹 사이트를 방문하면 실시간으로 번역된 내용을 볼 수 있죠.

• SignAll: 자연어 처리(NLP)를 사용하여 수화 번역 기술을 발전시킨 번역기도 있습니다. SignAll은 청각 장애가 있는 사람들이 수화를 모르는 사람들과 의사소통할 수 있도록 도와주죠. 이 기술은 카메라를 사용하여 수화를 보고 해석하여 글로 번역합니다. 이 기술은 특정 미세한 손의 움직임을 이해하는 능력이 중요한 과제였기 때문에 VR 기술에도 사용될 것입니다.

• Microsoft 번역기: 자연어 처리(NLP)는 서로 다른 두 가지 언어를 사용하는 사람들 간의 번역을 쉽게 하는 데 사용될 뿐만 아니라 언어를 유지하고 활성화하는 데에도 사용됩니다. Microsoft는 최근 에펜이 학습 데이터를 제공한 프로젝트인 Microsoft Translate에 캐나다 모국어인 이누이트어의 텍스트 번역을 추가했습니다. 이누이트어는 현재 캐나다 전역에서 약 40,000명의 이누이트족이 사용합니다. 직장과 학교의 일상적인 컴퓨팅 환경에서 언어를 더 광범위하게 사용할 수 있게 함으로써 이 개발은 언어의 지속적인 활력을 지원합니다.

• 국경 없는 번역기: 저희 에펜은 데이터 공유를 개선하고 저자원 언어의 정보 부족 문제를 해결코자 국경 없는 번역기, 카네기 멜론 대학, 존스 홉킨스 대학, 거대 기술 회사 그리고 언어 서비스 회사와 협력했습니다. 자연어 처리(NLP)와 AI 툴을 사용하여 리소스가 많은 언어에서 리소스가 적은 언어로 중요하고 다양한 주제에 대한 정보를 번역하고 공유했습니다.

검색 엔진 최적화

구글과 같은 검색 엔진은 백엔드에서 자연어 처리(NLP)를 사용하여 단순한 키워드 검색을 넘어 사용자의 의도를 파악하고, 보다 정확한 결과를 제공할 수 있습니다. 검색은 의도에 대한 이해를 통해 더 이상 단순한 문자와 규칙만을 기반으로 하지 않습니다. 예를 들어 항공편 번호를 입력하면 해당 항공편을 운항하는 항공사에 관한 결과를 얻는 대신 항공편의 현재 상태와 도착 또는 출발 정보를 얻을 수 있으며 검색 엔진 공급자가 티켓 확인을 받은 이메일 공급자이기도 한 경우에는 실제 예정된 항공편 정보를 볼 수 있습니다.

거짓 정보 식별

자연어 처리(NLP)는 거짓 정보와 선동적인 정보를 식별하고 정보의 편향성을 제거하는데 도움이 됩니다.

• MIT의 자연어 처리(NLP): MIT의 NLP 팀은 가짜 뉴스를 식별하는 데 도움을 주기 위해 뉴스 출처가 정확하고 신뢰할 수 있는지 혹은 정치적으로 편향되어 있지는 않은지 조사하고 판단할 수 있는 자연어 처리(NLP) 소프트웨어를 개발했습니다. 시간이 지남에 따라 자연어 처리팀은 소프트웨어를 개선하고 데이터 분석에 프로그래밍 된 편향성을 제거하기 위해 노력했습니다.

자동 완성 기능

사람들의 일상생활을 개선하는 데 있어 자연어 처리(NLP)는 이미 많이 활용되고 하고 있습니다. 스마트폰, 이메일 클라이언트, 가상 비서를 통해 자연어 처리(NLP)와 AI가 함께 작동하는 것을 볼 수 있죠. 예측 텍스트와 자동 수정 및 자동 완성 기능은 모두 자연어 처리(NLP) 기술을 사용하여 검색 효율성을 개선하고 작문 작업을 쉽게 합니다. 이러한 작은 개선으로 업무의 효율성을 높일 수 있습니다. 또한 잘 구축된 자동 완성 기능은 여러 가지 데이터를 학습해야 하므로 시간이 지남에 따라 점차 발전합니다.

챗봇 및 가상 비서

Siri, Alexa와 같은 AI 비서는 NLP 기술을 기반으로 사용자의 질문을 이해하고 자연스럽게 응답할 수 있습니다. 이를 통해 보다 직관적이고 인간적인 상호작용이 가능해졌습니다.

문서 요약

긴 문서를 핵심만 간추려 제공하는 자동 요약 기능은 빠른 정보 파악과 의사 결정에 큰 도움이 됩니다. 보고서, 뉴스 기사, 회의록 요약 등에 효과적으로 사용됩니다.

음성-텍스트 변환

사람의 말을 자동으로 문자로 전환하는 기술로, 음성 명령 인식이나 회의 내용 기록 등 다양한 업무에 활용됩니다.

개인화된 추천 시스템

Netflix, Amazon과 같은 플랫폼은 NLP를 활용해 사용자 리뷰, 검색 기록, 선호도를 분석하고, 이에 기반한 맞춤형 콘텐츠나 상품을 추천합니다.

이처럼 자연어 처리는 사용자와 시스템 간의 소통을 더욱 자연스럽고 효율적으로 만들어주는 핵심 기술로, 다양한 분야에서 그 가치를 증명하고 있습니다.

자연어 처리(NLP)가 기업에 필요한 이유

• 비즈니스 인텔리전스 및 분석 강화: NLP는 이메일, 고객 리뷰, 소셜 미디어 포스트 등 비정형 데이터에서 유의미한 인사이트를 추출해 줍니다. 이를 통해 트렌드를 파악하고, 고객 감정을 분석하며, 제품 및 서비스 개선 전략을 도출할 수 있습니다.

• 빠르고 정확한 문서 처리: 금융, 의료 등 문서 작업이 많은 산업에서는 NLP를 통해 문서 분류, 계약 검토, 정보 추출 등의 과정을 자동화할 수 있습니다. 이로 인해 수작업 부담이 줄고, 처리 속도와 정확도 모두 향상됩니다.

• 내부 커뮤니케이션 효율화: 회의록 작성, 이메일 요약, 커뮤니케이션 우선순위 정리 등 반복적인 업무를 자동화하여 팀의 생산성과 집중력을 높일 수 있습니다.

• 마케팅과 영업 전략의 개인화: 고객 피드백과 상호작용 데이터를 분석함으로써, NLP는 고객의 선호와 행동을 기반으로 한 맞춤형 마케팅 캠페인과 영업 전략을 가능하게 만듭니다.

• 규정 준수 및 리스크 관리 강화: 계약서나 내부 커뮤니케이션을 자동으로 검토하여 잠재적인 규제 위반 요소를 조기에 식별하고, 위험을 줄이며 불필요한 법적 비용을 방지할 수 있습니다.

• 글로벌 커뮤니케이션 지원: NLP 기반 실시간 번역 기술은 다국어 고객 응대와 협업을 지원하여, 다양한 언어권 고객과의 원활한 커뮤니케이션과 글로벌 시장 확장을 가능하게 합니다.

자연어 처리(NLP)의 편향성을 낮추는 법

자연어 처리(NLP) 기술이 비즈니스, 금융, 의료 등 다양한 산업 분야에서 지속적으로 성공하려면, 모든 사용자에게 일관된 성능을 제공하고 차별적 결과를 만들어내지 않아야 합니다. 이를 위해서는 학습 데이터의 다양성과 균형이 무엇보다 중요하며, 편향을 줄이기 위한 실질적인 노력이 필요합니다. 다음은 NLP의 편향성을 낮추기 위한 주요 방법들입니다:

• 데이터 수집과 어노테이션 작업에 언어 학자가 참여해야 합니다. 언어학자는 실제 언어 변형과 언어 동작을 이해하고 자연어 처리(NLP) 학습 데이터가 목적에 맞도록 보장할 수 있습니다. 반면, 전문가의 안내를 받지 않으면 데이터 수집 지침이 의도하지 않게 데이터 변동에 영향을 미칠 수 있죠. 텍스트 데이터 수집에 구두점을 요구하는 것과 같이 간단한 것은 수집된 데이터를 형식적인 글쓰기로 편향시킬 수 있습니다. 이는 사용자가 챗봇과 같은 자연어 처리(NLP) 애플리케이션에 입력하는 비공식 텍스트를 대표하지 않을 수 있습니다.

• 데이터의 다양성과 일치하는 작업자들을 통해 데이터 라벨링을 합니다. 데이터 라벨링(예: 이미지 태깅, 음성 어노테이션, 번역 등)은 단순한 기술 작업이 아닌, 해석과 판단이 수반되는 과정입니다. 사람들은 각자의 경험, 문화, 언어적 배경에 따라 데이터를 바라봄으로, 데이터의 다양성과 일치하는 작업자를 참여시키는 것이 중요합니다. 예를 들어, 특정 지역의 방언이나 표현에 익숙한 작업자는 그 의미를 더 정확하게 이해하고 적절하게 라벨링할 가능성이 높습니다. 이는 편향을 줄이고 모델의 현실 적용력을 높이는 데 기여합니다.

• 다양한 배경을 가진 사람들과 협업합니다. 다양한 인종, 성별, 문화적 배경을 가진 직원들과 협력하면, 데이터 수집과 모델 개발 과정에서 발생할 수 있는 편향을 더 쉽게 식별하고 수정할 수 있습니다. 최근 연구들은 NLP 시스템에서 여성 관련 용어에 부정적인 편향이 지속되고 있음을 보여주고 있습니다. 젠더 다양성을 이해하는 동료들과 협력함으로써, 단수 ‘they’ 사용 등 다양한 젠더 표현을 포용하는 NLP 시스템을 개발할 수 있습니다. 대부분의 NLP 모델은 남성/여성/기타와 같은 제한된 성별 레이블 구조에 의존하지만, 더 다양한 시각을 반영한 팀과 함께 일하면 보다 포괄적이고 공정한 AI 시스템을 만드는 데 큰 도움이 됩니다.

공정하고 신뢰할 수 있는 NLP 시스템을 구축하려면, 기술력뿐만 아니라 데이터 수집과 처리 과정에서의 인적 다양성 확보와 편향 최소화 노력이 함께 이루어져야 합니다. 이는 단순히 윤리적 책임을 넘어서, 보다 정확하고 강력한 AI 성능을 위한 필수 조건입니다.

에펜의 자연어 처리(NLP) 솔루션

에펜은 1996년 언어학자 줄리 본윌러 박사에 의해 설립된 이후 25년 넘게 자연어 처리(NLP) 분야의 선두주자로 자리매김해 왔습니다. 오늘날 에펜은 데이터 수집 및 가공, 모델 평가 등 전 과정에 걸친 맞춤형 서비스를 통해 세계 유수의 AI 기업들이 고성능 NLP 솔루션을 개발할 수 있도록 지원합니다.

• 맞춤형 데이터 수집: 고객의 특정 사용 사례에 맞춰 실제 환경을 반영한 텍스트 및 음성 데이터를 수집하고 정제합니다. 이를 통해 모델 학습에 가장 적합하고 대표성 있는 데이터세트를 제공합니다.

• 기성 데이터셋 활용: 감정 분석, 개체명 인식, 기계 번역 등 다양한 NLP 작업에 바로 활용할 수 있는 수천 개의 레이블링된 텍스트 데이터를 보유하고 있어, 모델을 빠르게 훈련할 수 있습니다.

• 전문가 기반 데이터 라벨링: 에펜의 숙련된 데이터 라벨링 전문가와 라벨링 툴은 휴먼 인 더 루프 접근 방식을 적용해 정밀하고 신뢰할 수 있는 라벨링을 제공합니다. 이를 통해 모델이 보다 정확한 입력 데이터를 기반으로 학습할 수 있습니다.

• 지속적인 모델 평가 및 개선: NLP 모델의 성능을 지속적으로 테스트하고 평가하여 실제 환경에서의 정확도를 유지합니다. 성능 저하 요인을 분석하고 필요 시 빠르게 조정함으로써, 신뢰할 수 있는 AI 시스템 운영을 지원합니다.

• 언어 전문가 지원: 고도로 전문화된 언어 지식이 필요한 프로젝트에는 에펜의 언어 전문가 풀을 활용해 단기 또는 장기 컨설팅을 제공할 수 있습니다. 언어 다양성이나 방언 처리 등 특수한 요구사항도 유연하게 대응할 수 있습니다.

25년 이상의 경험과 전문성을 바탕으로 전 세계 상위 AI 기업의 80% 이상과 협력하고 있는 저희 에펜은 고품질 데이터 수집부터 정밀한 어노테이션, 지속적인 모델 평가에 이르기까지 통합 NLP 솔루션을 지원합니다. 에펜과 함께 NLP 프로젝트를 성공으로 이끄세요.