자연어 처리(NLP)의 기초: 주요 내용 정리

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

• *개발자 및 NLP 초보자**
• 난이도: 중간 수준 (기초 개념 설명 및 실무 도구 사용법 포함)

핵심 요약

• 자연어 처리(NLP)는 AI의 하위 분야로, 컴퓨터가 인간 언어를 이해하고 생성하는 기술
• 핵심 기술은 Text Preprocessing, Deep Learning 모델(RNN, LSTM, Transformer), Named Entity Recognition(NER) 등
• 실무 활용 사례로는 챗봇, 텍스트 요약, 감정 분석, 음성 인식 등

섹션별 세부 요약

1. NLP의 정의 및 역할

• NLP는 컴퓨터 과학, 언어학, 딥러닝의 교차 분야로, 언어를 이해하고 생성하는 기술
• 주요 기능: 텍스트 분석, 의미 추출, 응답 생성
• 예: Grammarly, ChatGPT, Siri 등의 AI 도구에서 활용

2. NLP의 작동 원리

• 처리 흐름: 원문 ➡️ 토큰화 ➡️ 벡터화 ➡️ 모델 입력 ➡️ 출력 생성
• 기법:
• Text Preprocessing: 불용어 제거, 토큰화
• Deep Learning 모델: RNN, LSTM, Transformer(예: GPT)

3. 주요 NLP 도구 및 라이브러리

• spaCy: 빠른 처리 속도와 고성능 NLP 라이브러리

```python

import spacy

nlp = spacy.load("en_core_web_sm")

doc = nlp("Apple is acquiring a startup in San Francisco for $1 billion.")

for ent in doc.ents:

print(ent.text, ent.label_) # 출력: Apple ORG, San Francisco GPE, $1 billion MONEY

```

• NLTK: NLP 초보자용 전통적인 라이브러리
• Hugging Face Transformers: 사전 훈련된 모델 제공

4. NLP의 주요 활용 분야

• Text Classification: 이메일 스팸 필터링
• Chatbots: Siri, Alexa, Google Assistant
• Text Summarization: 기사 요약(추출형/추상형)
• Speech Recognition: Otter.ai 등 음성 인식 툴

5. AI, ML, DL, NLP의 관계

• AI ➡️ ML ➡️ DL ➡️ NLP
• DL은 복잡한 작업을 처리하는 데 사용되며, NLP는 언어 이해에 특화된 분야

결론

• NLP 기술은 챗봇, 음성 인식, 텍스트 요약 등 다양한 분야에서 활용 가능
• spaCy, Hugging Face 등의 도구 사용으로 실무 적용 가능
• NLP는 AI 기반 애플리케이션 개발에 필수적인 기술로, 학습 가치가 높음