NLP 기술은 점진적인 속도로 두각을 나타내고 있습니다. 컴퓨터 과학, 정보 공학, 인공 지능의 결합은 잠재적으로 언어 장벽을 제거할 수 있습니다. NLP 기술을 사용하면 의사소통에 사용되는 언어에 관계없이 모든 당사자가 자신이 아는 언어로 정보를 듣고 읽을 수 있습니다.
자연어 처리(NLP)는 인간의 언어를 이해하도록 컴퓨터를 훈련시킵니다. 머신러닝을 사용하여 지속적으로 학습하고 더 많은 지식을 얻습니다. 이에 따라 NLP-AI 조합은 더욱 스마트해지고 있다. 점차적으로 증가하는 기능을 사용하여 더욱 능숙하고 발전할 것입니다.
자연어 처리 (NLP) 란 무엇입니까?
자연어 처리는 언어학을 이해하고 스마트 컴퓨터 프로그램을 만드는 데 자신의 힘을 사용하는 인공 지능의 한 분야입니다. 이 프로그램은 인간처럼 텍스트와 음성 의사소통을 이해할 수 있습니다. 그러나 NLP 기술에는 여러 언어를 동시에 배우고 이해하고 이를 선택한 언어로 번역하는 기능이 있습니다.
XNUMXD덴탈의 NLP 기술 전산 언어학과 규칙 기반 언어 모델링을 기계 학습 및 딥 러닝과 결합합니다. 이를 사용하면 컴퓨터는 텍스트나 오디오를 이해하여 다른 언어로 번역할 수 있습니다.
오늘날에도 NLP가 실행되는 몇 가지 예가 있습니다. Siri, Google 어시스턴트, Google 번역기, 일부 자동 제안 도구도 있습니다. 이메일을 작성하는 동안이나 검색 엔진에서 Grammarly가 제공하는 제안은 모두 NLP 기술을 통해 활성화됩니다.
NLP 기술은 어떻게 작동하나요?
NLP 기술은 컴퓨터 프로그램이 인간의 텍스트와 음성을 이해하도록 만듭니다. 컴퓨터는 0과 1로 구성된 이진 언어만 이해하므로, 먼저 컴퓨터가 단어를 이해하도록 만드는 시스템이 필요했습니다.
이를 위해 단어 표현이 활용되는데, 여기서 단어는 컴퓨터 언어로 인코딩됩니다. 이를 위해 여러 가지 기술이 사용되는데, 원-핫(one-hot)이 이러한 기술 중 하나입니다.
이 외에도 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하도록 돕기 위해 일련의 NLP 기술이 사용됩니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
- 어간 : Finalize와 같이 유사한 단어를 Finalize와 같이 알파벳을 하나씩 제거하여 원래 단어로 잘라내는 프로세스입니다.
- 주형 화 : 이는 단어를 침식하여 의미 있는 기본 구조를 찾는 기술입니다.
- 토큰 화 : 이 기술을 사용하면 문장을 더 작은 블록으로 나누어 단어, 기호 및 숫자를 식별할 수 있습니다.
- 감정 분석: 이것은 컴퓨터가 문장 뒤에 숨은 어조와 감정을 식별하려고 시도하는 곳입니다.
- 단어 의미 명확성: 이 기술은 동일한 단어가 다른 문맥에서 사용될 때 다른 의미를 갖는지 여부를 확인하는 데 사용됩니다.
- 품사(POS) 태깅: POS 태깅은 텍스트의 각 단어에 주석을 추가하는 데 사용됩니다. 여기에는 동사, 부사, 명사, 형용사 및 기타 모든 품사 식별이 포함됩니다.
이러한 기술 외에도 NLP 프로그램은 인간이 생성한 텍스트와 음성을 이해하기 위한 알고리즘도 사용합니다. 규칙 기반 시스템은 언어학이 데이터를 분석하기 위한 규칙을 설정하는 데 사용됩니다.
기계 학습은 훈련 데이터를 컴퓨터 프로그램에 시드하는 데 사용되므로 NLP의 중요한 부분입니다. NLP 프로그램은 이 데이터를 사용하여 텍스트 및 음성 인식 패턴을 조정할 수 있습니다.
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NLP 구축을 위한 기계 번역
모두가 자신의 언어를 사용하는 회의에 세계 지도자들이 어떻게 참여할 수 있는지 상상할 수 있습니까? 이러한 회의에는 동시통역 시스템이 있습니다. 즉, 컴퓨터 프로그램과 인간 통역사가 함께 작업하여 음성을 번역한 다음 필요에 따라 다른 언어로 변환합니다.
이것이 모든 언어 장벽을 제거하는 오늘날 NLP 기술의 궁극적인 목표일 수 있지만, 이 기술은 여전히 성장하고 발전하고 있습니다. NLP 기술은 기본적으로 컴퓨터 프로그램을 사용하여 텍스트와 음성을 번역하는 기계 번역을 사용하여 이를 가능하게 합니다.
부정확성이 두드러졌던 단계에서 기계번역이 등장했습니다. 신경망 기계 번역(NMT)을 통한 개선. NMT는 NLP 기능을 더욱 개선하여 번역 기능을 향상시켰습니다.
NLP 기계 번역의 이점은 다음과 같습니다.
- NLP 프로그램은 이제 단 몇 초 만에 책, 웹사이트, 제품 세부정보를 읽고 번역할 수 있습니다.
- 번역에 필요한 비용과 노력이 대폭 절감되었습니다.
- 머신러닝 알고리즘을 활용해 정확도도 높아졌다.
- 이제 기업은 요구 사항에 따라 번역 프로세스를 맞춤화할 수 있습니다.
이는 NMT가 순환 신경망(RNN) 및 주의 메커니즘과 같은 딥 러닝 방법론을 활용하기 때문에 가능합니다. 이는 NLP 프로그램의 기능을 향상시켜 언어 규칙, 패턴에 대한 이해 범위를 높이고 긴 문장과 복잡한 구조의 문장에 대한 처리 속도를 높입니다.
NMT는 프로그램이 단어를 벡터로 변환하여 의미상 유사한 단어를 함께 배치하는 데 도움을 줍니다. 프로그램은 일련의 벡터 또는 단어를 생성하여 문장을 생성합니다. 여기에서 입력 문장을 벡터 공간에 매핑하기 위해 인코더-디코더 프레임워크를 사용하고 디코더는 번역된 문장을 인터페이스로 보냅니다.
결론
NLP, NMT, 신경망, 딥 러닝 메커니즘의 결합으로 텍스트와 음성 인식 및 번역이 크게 향상되었습니다. 이 분야의 모든 발전에도 불구하고 인간 통역사와 편집자는 균형을 유지해야 합니다. 자체 통역 시스템을 원하는 기업 및 기업의 경우 Shaip에 문의하여 NLP 및 기계 번역을 갖춘 대화형 AI 기반 맞춤형 솔루션을 문의하세요.
