NLP 기초부터 최신 Transformers까지: 텍스트를 머신이 이해하는 언어로 변환하는 가이드

핵심 기술: 본 문서는 자연어 처리(NLP)의 기본 과정을 탐구하며, 사람이 사용하는 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있는 형태로 변환하는 데 필요한 핵심 단계들을 소개합니다. 텍스트를 토큰화하고, 단어의 근원을 찾으며, 문맥을 벡터화하는 기초부터 최신 트랜스포머 모델까지 다룹니다.

기술적 세부사항:

• 토큰화(Tokenization): 텍스트를 단어, 하위 단어, 또는 문장과 같은 더 작은 단위(토큰)로 분리합니다. 예시로 "Natural Language Processing"을 ["Natural", "Language", "Processing"]으로 나누는 것을 보여줍니다.
• 어간 추출(Stemming): 단어에서 접두사나 접미사를 제거하여 기본 형태(어간)로 축소합니다. "running", "runs"는 "run"으로 변환되지만, 항상 실제 단어는 아닐 수 있습니다. 텍스트 인덱싱 및 검색 시스템에 유용합니다.
• 표제어 추출(Lemmatization): 형태론적 분석을 통해 단어를 사전적 의미의 기본 형태(표제어)로 변환합니다. "running", "ran", "runs" 모두 "run"으로 변환됩니다. 감성 분석, 텍스트 분류 등에 활용됩니다.
• 불용어 제거(Stop Word Removal): "the", "is", "and"와 같이 자주 사용되지만 분석에 큰 의미가 없는 단어를 제거합니다. "AI is transforming the world."에서 "AI transforming world"로 만듭니다.
• 품사 태깅(Part-of-Speech Tagging): 각 단어에 명사(NNP), 동사(VBZ) 등 문법적 역할을 태그합니다. "AI transforms industries."의 결과로 [('AI', 'NNP'), ('transforms', 'VBZ'), ('industries', 'NNS')]를 제공합니다.
• 텍스트 정규화(Text Normalization): 소문자 변환, 구두점/숫자 제거, 공백 제거 등을 통해 텍스트를 표준화합니다. 정규 표현식(re.sub)을 사용한 예시를 보여줍니다.
• TF-IDF (Vectorization): 문서 집합 내에서 단어의 중요도를 가중치로 부여합니다. TfidfVectorizer를 사용한 코드 예시를 제시합니다.
• 단어 임베딩(Word Embeddings): Word2Vec, GloVe, FastText 등을 통해 단어를 의미론적 벡터로 변환합니다. 각 모델의 특징(맥락 학습, 전역/지역 맥락 결합, 하위 단어 정보 활용)을 설명합니다.
• 트랜스포머(Transformers): BERT, RoBERTa, GPT와 같은 최신 모델로, 기존 방식보다 문맥 이해 능력이 뛰어납니다. 감성 분석, 질의응답, 요약, 번역 등 다양한 작업에 활용되며, transformers 라이브러리를 사용한 예시를 보여줍니다.

개발 임팩트: 이러한 NLP 기술들을 이해하고 적용함으로써 개발자는 비정형 텍스트 데이터를 구조화하고 분석할 수 있게 되어, 검색 기능 개선, 콘텐츠 추천 시스템 구축, 챗봇 개발, 감성 분석 등 다양한 AI 기반 애플리케이션을 구현할 수 있습니다. 특히 트랜스포머 모델은 복잡한 언어 이해 작업을 더욱 정교하게 수행할 수 있도록 합니다.