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. 자연어 처리(NLP)는 소프트웨어에 따라 음성 또는 텍스트로 수행할 수 있으며 50년 전에 시작되어 언어학 분야에서 발전했습니다. 오늘날 NLP 기술이 가장 일반적으로 사용되는 곳은 집이나 스마트폰에 있는 스마트 비서이며, 이는 NLP와 AI를 사용하여 지능형 검색을 위한 음성 기반 인터페이스를 제공합니다.
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.
자연어 처리 기술 응용
자연어 처리는 언어학과 마찬가지로 언어에 대한 더 깊은 이해를 발전시키는 방법의 하나로 시작됐습니다. 하지만 NLP 분야가 성장하고 AI 기술이 향상됨에 따라 자연어 처리는 세상을 더 좋고 효율적인 곳으로 만드는 동시에 다양한 산업에서 사용할 수 있도록 확장됐습니다.
AI 데이터 처리가 개선되고 엄청난 양의 계산 능력에 대한 액세스가 보편화됨에 따라 자연어 처리(NLP)와 AI 애플리케이션의 범위는 계속 확장될 것입니다. 그리고 데이터 저장 및 변환, 데이터 라벨링에 대한 높은 이해도를 가진 파트너사와 함께 협업한다면 자연어 처리 기술은 많은 사람에게 도움이 될 수 있습니다.
대규모 언어 모델(LLM)이란?
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.
Alexa, Siri, Google, Bixby와 같은 가상 비서는 수십 년 동안 만들어진 자연어 처리(NLP) 기술을 사용하고 있으며 고급 AI 없이는 만들어질 수 없습니다.
대규모 언어 모델(LLM) 기술 응용
대규모 언어 모델(LLM)은 자연어 처리(NLP) 분야에서 중요한 발전으로 이전보다 더 정확하고 복잡한 언어 처리를 가능하게 합니다. 다양한 산업 분야에서 대규모 언어 모델(LLM)을 적용하면 세상을 더 좋고 효율적인 곳으로 만들 수 있습니다. 예를 들어 의료 분야에서 대규모 언어 모델(LLM)은 대량의 환자 데이터 분석을 지원하여 의사가 더 빠르고 정확한 진단을 내리고 효과적인 치료법을 개발할 수 있도록 합니다. 금융 산업에서 대규모 언어 모델(LLM)은 금융 데이터와 시장 동향을 분석하여 더 나은 투자 결정을 내리고 궁극적으로 더 안정적인 경제를 만들 수 있습니다. 또한 대규모 언어 모델(LLM)을 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)와 의료용 AI
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.
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.
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.
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.
정보 공유 개선
지난 몇 년간의 주요 이슈 중 하나는 바로, 거짓 정보와 선동적인 정보 배포 문제였습니다. 이에 따라 MIT의 자연어 처리(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.
가짜 뉴스의 확산을 늦추는 것은 사용할 수 있는 정보의 품질을 개선하기 위한 것이지만, 데이터 과학자들은 정보 부족 또한 문제가 될 수 있음을 발견했습니다. 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.
AI 기반 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.
검색 엔진은 백엔드에서 자연어 처리(NLP)를 사용하여 올바른 결과를 검색자에게 제공합니다. 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.
감성 분석을 통한 고객 서비스 향상
최근에 대기업 웹사이트에서 챗봇을 보셨나요? 챗봇은 자연어 처리(NLP)와 AI 고객 서비스의 상호작용으로 만들어진 기술입니다. 이러한 챗봇은 자연어 처리(NLP)와 알고리즘을 사용하여 고객 질문을 이해하고 실시간으로 적절하게 응답합니다.
자연어 처리(NLP)의 최신 발전으로 이제 감성 분석이 가능합니다. 자연어 처리(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.
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.
AI 기반 번역과 Sign to Text
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.
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.
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.
자연어 처리(NLP)와 AI 데이터 분석
자연어 처리(NLP) 기술의 가장 큰 제약은 언어가 엄청나게 복잡하다는 사실입니다. 같은 철자를 가진 단어 중에는 다른 의미가 있는 것들도 있으며 다른 발음을 가졌지만 같은 철자를 가진 단어도 있고, 하나의 단어가 다양한 감정적 의미를 갖는 경우도 많습니다.
자연어 처리(NLP)가 향상된 데이터 분석과 머신 러닝 기술과 결합함에 따라 자연어 처리는 전달되는 내용을 더 잘 이해하고 있게 됐습니다. 데이터 라벨링과 데이터 분석을 통해 자연어 처리(NLP) 기술은 개선되고 세상을 더 나은 곳으로 만들고 있죠.
그러나 고품질 학습 데이터가 없다면 자연어 처리(NLP)는 개선될 수 없습니다. 저희 에펜에서는 자연어 처리(NLP) 데이터를 보다 효율적이고 유용하게 만들기 위해 사전 레이블링, 속도 레이블 지정 및 스마트 유효성 검사기와 같은 스마트 레이블 지정 기술을 사용할 것을 권장합니다.
자연어 처리(NLP)와 AI 회사는 고품질 레이블 데이터를 사용하여 세상을 보다 효율적인 곳으로 만들기 위해 노력하고 있습니다. 또한 향상된 고객 서비스와 더 나은 번역 서비스 및 더 나은 건강 관리를 통해 세상을 변화시키고 있습니다.
자연어 처리(NLP) 인사이트
자연어 처리(NLP) 기술이 비즈니스, 금융, 의학 등 다양한 분야에서 장기적으로 성공하려면 모든 사용자에게서 동일하게 작동해야 하며 차별 패턴을 제공해서는 안 됩니다.
학습 데이터가 고객 상호 작용의 다양성을 반영하도록 하려면 어떻게 해야 할까요? 자연어 처리(NLP)의 맥락에서 다양성은 우리가 말하고 쓰는 모든 다른 방식으로 존재합니다. 그러나 언어 다양성은 전통적인 인구 통계와 일치하지 않습니다. 학습 데이터에서 연령 그룹과 지역 및 성별을 다룰 수 있지만 사람들이 실제로 의사소통하는 방식의 스펙트럼을 적절하게 설명하지는 못합니다. 현실 세계에서 언어가 달라지는 모든 방식을 이해하면 잘못된 데이터를 수집하는 데 시간과 비용을 낭비하지 않아도 되죠.
학습 데이터에 다양성을 반영하는 방법
1. 언어학자가 데이터 수집과 어노테이션 작업을 공동 설계하도록 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.
2. 데이터의 다양성과 일치하는 작업자들을 통해 데이터 라벨링을 합니다.
데이터 라벨링(이미지 라벨링, 음성 어노테이션, 번역 등)이 데이터 자체만큼이나 데이터 편향성의 원인이라는 증거가 늘어나고 있습니다. 우리는 모두 경험과 태도 및 인식의 렌즈를 통해 언어를 포함한 세상을 걸러냅니다. 지역 언어 또는 방언에 익숙하다면 올바르게 표기하거나 라벨링을 지정하고 번역할 가능성이 더 큽니다.
3. 다양한 직원들과 함께 일하세요.
직원들의 다양성을 인정하면 데이터 편향성과 학습 데이터를 수집하고 라벨링 할 때 큰 도움이 됩니다. 최근에 자연어 처리(NLP)의 성별 편향에 대해 많은 이야기가 있었습니다. 연구에 따르면 여성 성별 용어에 대한 부정적인 편향이 학습 데이터셋과 관련 애플리케이션에서 계속 지속되고 있습니다. 젠더 확장 동료들과 협업하여 자연어 처리(NLP) 애플리케이션이 단수 ‘they’ 대명사 사용을 포함하여 젠더 확장 정체성을 처리하는 방법을 고려하게 케이스가 있습니다. 대부분의 자연어 처리(NLP) 모델은 이진법 또는 삼진법 성별 레이블(남성/여성/기타)에 의존하지만 다양한 팀과 협력하여 잠재적인 문제를 식별하고 자연어 처리(NLP)를 보다 포괄적으로 만들기 위한 사전 조치를 할 수 있습니다.
에펜의 자연어 처리(NLP) 서비스
저희 에펜은 기업이 AI과 ML 목표를 달성하도록 돕기 위해 자연어 처리(NLP)와 대규모 언어 모델(LLM)을 적극적으로 활용합니다.
에펜은 자연어 처리(NLP)에 대한 전문 지식과 경험을 통해 세계적 수준의 모델을 배포하는 데 사용되는 고품질 학습 데이터를 제공합니다. 에펜의 데이터 전문가팀(Judith Bishop 박사, 에펜 데이터 어노테이션 플랫폼, 백만 명의 다양한 AI 학습 전문가)은 여러분께 최상의 결과를 제공 드릴 것을 약속합니다. 감성 분석과 음성 인식, 언어 번역에 대한 도움이 필요하시면 저희 에펜과 상담해보세요.
에펜의 전문 지식이 여러분의 자연어 처리(NLP) 프로젝트를 성공적으로 지원하고 비즈니스를 다음 단계로 끌어올려 드리겠습니다.
