NLP 기초: ChatGPT, Siri를 움직이는 인공지능 언어 처리 기술 입문

자연어 처리(NLP) 입문 가이드

핵심 기술: 자연어 처리(NLP)는 기계가 인간의 언어를 이해하고 상호작용하도록 만드는 인공지능(AI)의 한 분야로, 챗GPT, 시리 등과 같은 AI 도구의 핵심 기술입니다. 딥러닝을 기반으로 하며, 컴퓨터 과학, 언어학, 딥러닝의 교차점에 위치합니다.

기술적 세부사항:
* 기본 원리: 컴퓨터가 언어를 읽고, 의미(맥락, 톤, 문법)를 이해하며, 텍스트나 음성으로 응답하거나 생성하는 과정을 지원합니다.
* 처리 과정: Raw Text → Clean and Tokenize → Vectorize → Feed into a Model → Predict or Generate Output
* 주요 기법: 텍스트 전처리(토큰화, 불용어 제거), 언어 규칙(문법, 구문, 의미론), 딥러닝 모델(RNN, LSTM, Transformers, LLM - GPT 등)을 활용합니다.
* 관계: AI ⊃ Machine Learning ⊃ Deep Learning ⊃ NLP
* 주요 도구 및 라이브러리:
* spaCy: 산업 강점의 빠른 Python NLP 라이브러리
* NLTK: 초보자를 위한 고전적인 NLP 라이브러리
* Hugging Face Transformers: 사전 학습된 딥러닝 모델 제공
* OpenAI API: GPT와 같은 LLM에 대한 접근성 제공

개발 임팩트: NLP는 챗봇, 음성 인식, 텍스트 요약, 문법 검사 등 다양한 애플리케이션을 구축하는 데 필수적입니다. 개발자가 더 지능적이고 인간적인 경험을 제공하는 애플리케이션을 만들 수 있도록 합니다.

주요 애플리케이션:
* 텍스트 분류 (스팸 탐지)
* 챗봇 및 가상 비서 (ChatGPT, Siri, Alexa)
* 텍스트 요약 (추출적, 추상적)
* 질의응답 시스템
* 음성 인식 (음성-텍스트 변환)
* 텍스트 생성 (콘텐츠, 코드 생성)
* 문법 및 철자 교정 (Grammarly)
* 개체명 인식 (NER) (예: Apple Inc. ORG, San Francisco GPE)

톤앤매너: 이 글은 NLP의 기본 개념부터 실제 적용 사례, 관련 도구까지 개발자가 이해하기 쉽도록 명확하고 실용적인 정보를 제공합니다.