인공지능 - 자연어 처리란?
🧠 자연어 처리(NLP)란? — 인간 언어를 이해하는 인공지능의 기술
우리가 매일 사용하는 한국어, 영어, 일본어 같은 언어는
사람에게는 자연스럽지만, 컴퓨터에게는 전혀 그렇지 않습니다.
✨ “자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)”란,
컴퓨터가 인간의 자연어를 이해하고 해석하고 생성할 수 있도록 하는 기술입니다.
📚 자연어 처리가 필요한 이유
컴퓨터는 원래 숫자와 명령어(binary code)만 이해할 수 있습니다.
하지만 세상에는 수많은 텍스트 데이터가 존재합니다.
- 책, 뉴스, 이메일
- 블로그 글, 댓글, 소셜 미디어
- 대화, 명령, 질문
이러한 비정형 텍스트 데이터를
컴퓨터가 처리할 수 있어야 인공지능 서비스가 가능해집니다.
🛠 자연어 처리의 주요 작업들
| 작업 | 설명 | 예시 |
|---|---|---|
| 언어 모델링 | 문장의 다음 단어를 예측하거나 생성 | “나는 오늘 학교에 갔다.” |
| 번역 (Translation) | 한 언어를 다른 언어로 변환 | “Hello” → “안녕하세요” |
| 요약 (Summarization) | 긴 문장을 짧게 요약 | 뉴스 기사 요약 |
| 감성 분석 (Sentiment Analysis) | 문장의 긍정/부정 감정 분류 | “이 영화 최고야!” → 긍정 |
| 질문 답변 (Q&A) | 질문에 대해 정확한 답변 생성 | “파리는 어디에 있어?” → “프랑스” |
| 텍스트 분류 (Classification) | 문서를 카테고리로 분류 | “스포츠”, “정치”, “경제” |
🔥 자연어 처리를 위한 핵심 기술
| 기술 | 설명 |
|---|---|
| 토크나이징 (Tokenizing) | 문장을 단어, 문장 등 단위로 분리 |
| 임베딩 (Embedding) | 텍스트를 벡터(숫자 배열)로 변환 |
| 문맥 이해 (Contextual Understanding) | 문맥에 따라 단어 의미를 파악 |
| 딥러닝 (Deep Learning) | 대규모 신경망을 사용한 학습 |
| 트랜스포머 (Transformer) | BERT, GPT 같은 모델 아키텍처 |
| RAG (Retrieval-Augmented Generation) | 검색된 정보 + 생성형 답변 조합 |
🚀 대표적인 자연어 처리 모델들
| 모델 | 특징 |
|---|---|
| BERT | 문장의 양방향 문맥 이해에 강함 |
| GPT 시리즈 | 자연스러운 문장 생성에 탁월 |
| T5 | 다양한 자연어 작업을 하나의 모델로 수행 |
| Whisper | 음성 → 텍스트 변환 (음성 인식) |
🎯 자연어 처리 기술은 어디에 쓰이나?
| 분야 | 활용 예시 |
|---|---|
| 검색 엔진 | 키워드 기반 검색을 넘어 의미 기반 검색 |
| 챗봇 | 고객 지원, 상담 자동화 |
| 번역 서비스 | 구글 번역, 파파고 |
| 추천 시스템 | 영화/음악/상품 추천 문장 이해 |
| 의료/법률 | 문서 분석, 요약 자동화 |
📝 마무리
정리하면,
자연어 처리(NLP) 는 인간이 쓰는 자연스러운 언어를
컴퓨터가 이해하고 활용할 수 있도록 만드는 기술입니다.
덕분에 우리는
AI 비서, 자동 번역, 대화형 챗봇, 지능형 검색 엔진 같은 서비스를
편리하게 이용할 수 있게 된 것이죠. 🚀
🚀 다음 글 예고
👉 “자연어 처리가 어떻게 GPT 같은 모델을 만들었을까?”
👉 “RAG 기술로 나만의 문서 기반 질문 답변 시스템 만들기”
도 이어서 소개해드리겠습니다!
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