Siri 또는 Alexa와 같은 가상 비서와 이야기하고 그들이 당신의 말을 이해하는 방법에 놀란 적이 있습니까? 아니면 챗봇을 사용하여 항공편을 예약하거나 음식을 주문하고 기계가 원하는 것을 정확히 알고 있다는 사실에 놀랐습니까? 이러한 경험은 자연어 이해(NLU)라는 기술에 의존합니다.
챗봇, 가상 비서, 음성 비서가 등장하면서 자연어를 이해하는 기계의 필요성이 더욱 중요해졌습니다. 그리고 여기에서 NLU(Natural Language Understanding)가 작동합니다. 이 기사에서 우리는 자연어 이해가 무엇인지 더 깊이 탐구하고 흥미로운 가능성을 탐색할 것입니다.
자연어 이해(NLU)란 무엇입니까?
NLU(Natural Language Understanding)는 자연어 처리 (NLP) 인간 언어의 컴퓨터 이해를 다룹니다. 여기에는 관련 의미를 추출하기 위한 인간 언어 처리가 포함됩니다. 이 의미는 의도, 명명된 엔터티 또는 인간 언어의 다른 측면의 형태일 수 있습니다.
NLP는 텍스트에 쓰여진 내용을 조사하고 이해하는 것을 목표로 하는 반면, NLU는 자연어를 활용하여 컴퓨터와 대화할 수 있는 기능을 제공합니다.
자연어 이해 (NLU)는 어떻게 작동합니까?
NLU는 기계 학습(ML) 모델을 사용하여 인간 언어의 대규모 데이터 세트를 처리하여 작동합니다. 이러한 모델은 인간 언어의 패턴을 인식하는 방법을 배우는 데 도움이 되는 관련 교육 데이터에 대해 교육을 받습니다.
NLU 모델에 사용되는 교육 데이터에는 일반적으로 고객 지원 티켓, 채팅 로그 또는 기타 형식의 텍스트 데이터와 같은 인간 언어의 레이블이 지정된 예가 포함됩니다.
NLU의 첫 번째 단계는 분석을 위해 텍스트 데이터를 전처리하는 것입니다. 여기에는 텍스트를 개별 단어나 구문으로 분해하는 토큰화 또는 문법적 역할로 각 단어에 레이블을 지정하는 품사 태깅과 같은 작업이 포함될 수 있습니다.
사전 처리 후 NLU 모델은 다양한 ML 기술을 사용하여 텍스트에서 의미를 추출합니다. 일반적인 접근 방식 중 하나는 의도 인식을 사용하는 것인데, 이는 주어진 텍스트 뒤에 있는 목적이나 목표를 식별하는 것을 포함합니다. 예를 들어 NLU 모델은 사용자의 메시지가 제품이나 서비스에 대한 문의임을 인식할 수 있습니다.
작동 중인 NLU의 예를 자세히 살펴보겠습니다.
근처 커피숍으로 가는 길을 Siri에게 요청한다고 상상해 보십시오. “Siri야, 가장 가까운 커피숍이 어디야?”라고 말할 수 있습니다.
NLU가 없으면 Siri는 사용자의 말을 사전 프로그래밍된 응답과 일치시키고 더 이상 영업하지 않는 커피숍으로 길을 안내할 수 있습니다. 그러나 NLU를 사용하면 Siri가 사용자의 말 뒤에 숨은 의도를 이해하고 이해한 내용을 사용하여 적절하고 정확한 응답을 제공할 수 있습니다. 이 기사에서는 이 기술이 어떻게 작동하는지 자세히 알아보고 흥미로운 가능성을 탐색합니다.
자연어 이해 애플리케이션
IVR 및 메시지 라우팅
대화형 음성 응답(IVR) 시스템은 미리 녹음된 음성 프롬프트 및 메뉴를 통해 고객과 상호 작용하는 자동 전화 시스템입니다. IVR 시스템은 NLU를 사용하여 음성 응답을 인식하고 발신자를 적절한 부서 또는 상담원에게 라우팅합니다.NLU는 또한 IVR 시스템이 자연어 입력을 이해하도록 도와 고객이 메뉴를 탐색하는 대신 쿼리를 말할 수 있도록 합니다.
고객센터
NLU는 고객 지원 경험을 혁신하여 더 빠르고 효율적으로 만들었습니다. 챗봇과 가상 도우미는 많은 고객 쿼리를 처리하고 연중무휴로 즉각적인 응답을 제공할 수 있습니다.자연어 처리 및 머신 러닝을 사용하여 챗봇은 고객의 질문을 이해하고 적절한 답변을 제공할 수 있습니다. 또한 이 기술을 사용하면 챗봇이 고객 상호 작용에서 학습하여 응답을 개선할 수 있습니다.
기계 번역
NLU는 컴퓨터를 사용하여 한 언어에서 다른 언어로 텍스트를 번역하는 기계 번역(AI의 한 분야)에서 중요한 역할을 합니다.NLU는 신경망 기계 번역(NMT) 모델 개발을 가능하게 하여 기계 번역을 혁신했습니다.
NLU는 기계 번역의 품질을 향상시키는 데 도움이 되므로 NMT 모델에서 필수적입니다. 소스 텍스트 뒤에 있는 의미와 의도를 이해하는 모델의 능력을 향상시킵니다.
예를 들어, 사용자가 사전과 같은 자동 언어 도구를 사용하여 정보를 번역하면 단순히 일대일로 단어를 대체합니다. 반면에 기계 번역을 사용하면 시스템이 적절한 문맥에서 단어를 검사하여 보다 정확한 번역을 쉽게 생성할 수 있습니다.
데이터 캡처
NLU는 소셜 미디어, 이메일, 고객 피드백과 같은 비정형 데이터 소스에서 관련 데이터를 캡처하고 추출합니다.NLU(Natural Language Understanding)를 통해 캡처된 데이터는 특정 애플리케이션 또는 사용 사례에 따라 다양한 방식으로 사용됩니다. 여기 몇 가지 예가 있어요.
- 의도 분류: NLU는 문자 메시지나 음성 명령과 같은 사용자 입력 이면의 의도를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그런 다음 이 정보를 사용하여 적절한 조치 또는 응답을 트리거할 수 있습니다.
- 엔티티 인식: NLU는 사용자 입력 내에서 이름, 날짜, 위치 및 기타 관련 정보와 같은 엔터티를 식별할 수 있습니다. 이 정보는 보다 개인화되고 상황에 맞는 응답을 제공하는 데 사용될 수 있습니다.
- 감정 분석: NLU는 긍정적인지, 부정적인지, 중립적인지와 같은 사용자 입력의 감정이나 감정적 어조를 결정할 수 있습니다. 이 정보는 고객 만족도를 측정하고 개선 영역을 식별하며 그에 따라 응답을 조정할 수 있습니다.
봇봇
챗봇은 일반적으로 인간의 대화를 시뮬레이션하기 위해 텍스트나 음성을 통해 사용자와 상호 작용하도록 설계되었습니다. NLU(Natural Language Understanding)는 대화 형 AI 인간과 같은 방식으로 사용자 입력을 이해하고 응답할 수 있습니다.예를 들어 사용자가 "피자를 주문하고 싶습니다"라고 입력하면 NLU 시스템은 음식을 주문하려는 사용자의 의도를 식별하고 음식 유형(피자) 및 원하는 토핑과 같은 중요한 정보를 추출할 수 있습니다. 그런 다음 챗봇은 피자 유형 및 토핑에 대한 옵션으로 응답할 수 있습니다.
가상 어시스턴트
가상 도우미는 자연어 상호 작용을 사용하여 개인을 위해 작업 또는 서비스를 수행하는 지능형 소프트웨어 에이전트입니다. NLU는 음성 명령을 이해하고 응답할 수 있게 해주는 가상 비서의 중요한 구성 요소입니다.사용자가 가상 비서에게 말하면 ASR(Automatic Speech Recognition) 기술을 통해 오디오 입력이 텍스트로 변환됩니다. 결과 텍스트는 분석을 위해 NLU 시스템으로 전송됩니다.
NLU 시스템은 의도 인식 및 슬롯 채우기 사용자의 의도를 식별하고 날짜, 시간, 위치 및 기타 매개 변수와 같은 중요한 정보를 추출하는 기술. 그런 다음 시스템은 사용자의 의도를 적절한 작업과 일치시키고 응답을 생성할 수 있습니다.
예를 들어 사용자가 "오늘 날씨가 어때?"라고 말하면 NLU 시스템은 날씨에 대한 정보를 얻고자 하는 사용자의 의도를 식별하고 "오늘" 매개변수를 추출할 수 있습니다. 그런 다음 가상 비서는 사용자 위치에 대한 현재 기상 조건을 제공할 수 있습니다.
결론
NLU는 기업과 개인에게 새로운 가능성을 열어 기계와 보다 자연스럽게 상호 작용할 수 있도록 합니다. 고객 지원에서 데이터 캡처 및 기계 번역에 이르기까지 NLU 애플리케이션은 우리가 생활하고 일하는 방식을 변화시키고 있습니다.
기술이 발전함에 따라 우리는 일상 생활을 계속해서 개선할 더 정교한 NLU 애플리케이션을 볼 수 있을 것으로 기대할 수 있습니다.
