NLP

NLP 란 무엇입니까? 작동 방식, 이점, 과제, 예

NLP 란 무엇입니까?

NLP 란 무엇입니까?

자연어 처리(NLP)는 인공 지능(AI)의 하위 분야입니다. 로봇이 인간의 언어를 분석하고 이해할 수 있도록 하여 인간의 개입 없이 반복적인 활동을 수행할 수 있습니다. 예를 들면 기계 번역, 요약, 티켓 분류 및 맞춤법 검사가 있습니다.

자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 분석하고 이해하는 능력입니다. NLP는 인간 언어에 중점을 둔 인공 지능의 하위 집합이며 언어를 이해하기 위한 통계적 및 형식적 접근 방식에 더 중점을 둔 컴퓨터 언어학과 밀접한 관련이 있습니다.

NLP는 일반적으로 문서 요약, 텍스트 분류, 주제 감지 및 추적, 기계 번역, 음성 인식 등에 사용됩니다.

Nlp는 어떻게 작동합니까?

NLP는 어떻게 작동합니까?

NLP 시스템은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 대량의 비정형 데이터를 분석하고 관련 정보를 추출합니다. 알고리즘은 패턴을 인식하고 해당 패턴을 기반으로 추론하도록 훈련됩니다. 작동 방식은 다음과 같습니다.

  • 사용자는 자연어 처리(NLP) 시스템에 문장을 입력해야 합니다.
  • 그런 다음 NLP 시스템은 문장을 토큰이라고 하는 더 작은 단어 부분으로 분해하고 오디오를 텍스트로 변환합니다.
  • 그런 다음 기계는 텍스트 데이터를 처리하고 처리된 데이터를 기반으로 오디오 파일을 생성합니다.
  • 기기는 처리된 텍스트 데이터를 기반으로 오디오 파일로 응답합니다.

Nlp 시장 규모 &Amp; 성장

NLP 시장 규모 및 성장

인공 지능은 기술 세계에서 차세대가 될 것입니다. 인간의 행동을 이해하고 그에 따라 행동하는 능력을 갖춘 AI는 이미 우리 일상 생활의 필수적인 부분이 되었습니다. 인공 지능의 사용은 진화했으며 최신 물결은 자연어 처리(NLP)입니다.

글로벌 NLP 시장 규모는 15.7년에 2022억 달러로 평가되며 25-2022년 예측 기간 동안 2027% 이상의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 시장은 CAGR 49.4%로 2027년까지 25.7억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

NLP의 장점

NLP의 장점

문서화 효율성 및 정확성 향상

NLP 생성 문서는 사람이 자동으로 생성할 수 없는 원본 텍스트를 정확하게 요약합니다. 또한 많은 양의 데이터를 분석하는 등 반복적인 작업을 수행하여 인간의 효율성을 높일 수 있습니다.

크고 복잡한 텍스트 콘텐츠의 요약을 자동으로 생성하는 기능

자연 처리 언어는 문서에서 사실 추출, 감정 분석 또는 명명된 엔터티 식별과 같은 간단한 텍스트 마이닝 작업에 사용할 수 있습니다. 자연 처리는 인간의 행동과 감정을 이해하는 것과 같은 보다 복잡한 작업에도 사용할 수 있습니다.

Alexa와 같은 개인 비서가 음성을 해석할 수 있습니다.

NLP는 가상 비서가 음성 명령을 이해할 수 있도록 하는 Alexa와 같은 개인 비서에 유용합니다. 또한 수백만 개의 문서가 포함된 데이터베이스에서 관련 정보를 몇 초 만에 빠르게 찾는 데 도움이 됩니다.

고객 지원을 위한 챗봇 사용 가능

NLP는 인공 지능을 사용하여 문자 또는 음성으로 사람들과 의사 소통하는 챗봇 및 컴퓨터 프로그램에 사용할 수 있습니다. 챗봇은 NLP를 사용하여 사용자가 입력하는 내용을 이해하고 적절하게 응답합니다. 또한 조직은 여러 채널에서 연중무휴 고객 지원을 제공할 수 있습니다.

감정 분석을 수행하는 것이 더 간단합니다.

감정 분석은 태도나 감정 상태(예: 기쁨, 분노)에 관한 일련의 문서(예: 리뷰 또는 트윗)를 분석하는 과정입니다. 감정 분석은 소셜 미디어 게시물 또는 기타 텍스트를 긍정적, 부정적, 중립적 등 여러 범주로 분류하고 분류하는 데 사용할 수 있습니다.

이전에는 도달할 수 없었던 고급 분석 통찰력

최근 센서 및 인터넷 연결 장치의 확산으로 인해 생성되는 데이터의 양과 다양성이 폭발적으로 증가했습니다. 결과적으로 많은 조직에서 NLP를 활용하여 데이터를 이해하여 더 나은 비즈니스 결정을 내리고 있습니다.

Nlp의 도전

NLP의 도전

철자 오류

자연어에는 철자 오류, 오타 및 스타일 불일치가 가득합니다. 예를 들어, "프로세스"라는 단어는 "프로세스" 또는 "프로세싱"으로 철자할 수 있습니다. 사전에 없는 악센트나 다른 문자를 추가하면 문제가 더 복잡해집니다.

언어 차이

영어를 하는 사람은 "나는 내일 아침에 일하러 갑니다."라고 말하고 이탈리아어를 하는 사람은 "Domani Mattina vado al lavoro"라고 말할 수 있습니다. 이 두 문장이 같은 것을 의미하더라도 NLP는 먼저 영어로 번역하지 않으면 후자를 이해하지 못합니다.

타고난 편견

자연 처리 언어는 인간의 논리와 데이터 세트를 기반으로 합니다. 어떤 상황에서 NLP 시스템은 프로그래머나 그들이 사용하는 데이터 세트의 편향을 수행할 수 있습니다. 또한 타고난 편견으로 인해 컨텍스트를 다르게 해석하여 부정확한 결과를 초래할 수도 있습니다.

여러 의미를 가진 단어

NLP는 언어가 정확하고 모호하지 않다는 가정을 기반으로 합니다. 실제로 언어는 정확하지도 않고 모호하지도 않습니다. 많은 단어는 여러 의미를 가지며 다양한 방식으로 사용될 수 있습니다. 예를 들어 "bark"라고 하면 개 껍질이나 나무 껍질이 될 수 있습니다.

불확실성 및 가양성

False positive는 NLP가 이해할 수 있어야 하지만 제대로 응답할 수 없는 용어를 감지할 때 발생합니다. 목표는 질문이나 힌트를 사용하여 한계를 식별하고 혼란을 정리할 수 있는 NLP 시스템을 만드는 것입니다.

훈련 데이터

자연 처리 언어의 가장 큰 문제 중 하나는 부정확한 훈련 데이터입니다. 훈련 데이터가 많을수록 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 시스템에 부정확하거나 편향된 데이터를 제공하면 잘못된 것을 학습하거나 비효율적으로 학습합니다.

Nlp 예제

NLP 예

자연어 번역, 즉 Google 번역

Google 번역은 100개 이상의 언어를 지원하는 무료 웹 기반 번역 서비스이며 콘텐츠를 자동으로 이러한 언어로 번역할 수 있습니다. 서비스에는 번역 및 번역 제안의 두 가지 모드가 있습니다.

워드 프로세서, 즉 MS Word 및 Grammarly는 NLP를 사용하여 문법 오류를 확인합니다.

MS Word 및 Grammarly와 같은 워드 프로세서는 NLP를 사용하여 텍스트에 문법 오류가 있는지 확인합니다. 그들은 단어 자체가 아니라 문장의 맥락을 살펴봄으로써 이를 수행합니다.

콜센터에서 사용되는 음성 인식 / IVR 시스템

음성 인식은 NLP를 사용하여 고객 경험을 개선하는 방법을 보여주는 훌륭한 예입니다. 고객이 실제 사람과 대화하지 않고도 제품 및 서비스와 상호 작용할 수 있도록 기업에서 IVR 시스템을 갖추는 것은 매우 일반적인 요구 사항입니다. 이를 통해 더 많은 통화를 처리할 수 있지만 비용 절감에도 도움이 됩니다.

개인용 디지털 비서(Google Home, Siri, Cortana 및 Alexa)

NLP의 사용은 기술이 발전함에 따라 최근 몇 년 동안 더 널리 보급되었습니다. Google Home, Siri, Cortana 및 Alexa와 같은 개인용 디지털 비서 애플리케이션은 모두 NLP 기능으로 업데이트되었습니다. 이러한 장치는 NLP를 사용하여 사람의 말을 이해하고 적절하게 응답합니다.

고객 사례

고객 사례

지능형 문서 처리

이 사용 사례에는 텍스트 및 이미지와 같은 비정형 데이터에서 정보를 추출하는 작업이 포함됩니다. NLP는 해당 문서의 가장 관련성이 높은 부분을 식별하고 조직적인 방식으로 제시하는 데 사용할 수 있습니다.

감정 분석

감정 분석은 기업이 운영에 NLP를 사용할 수 있는 또 다른 방법입니다. 이 소프트웨어는 비즈니스나 제품에 대한 소셜 미디어 게시물을 분석하여 사람들이 이에 대해 긍정적으로 생각하는지 부정적으로 생각하는지 판단합니다.

사기 감지

NLP는 이메일, 전화 통화 등과 같은 비정형 데이터와 보험 데이터베이스를 분석하여 키워드를 기반으로 패턴이나 사기 행위를 식별함으로써 사기 탐지에도 사용할 수 있습니다.

언어 감지

NLP는 텍스트 문서 또는 트윗의 언어를 감지하는 데 사용됩니다. 이는 콘텐츠 조정 및 콘텐츠 번역 회사에 유용할 수 있습니다.

대화형 AI / 챗봇

대화형 AI(종종 챗봇이라고도 함)는 음성 또는 서면의 자연어 입력을 이해하고 지정된 작업을 수행하는 애플리케이션입니다. 대화형 인터페이스는 고객 서비스, 판매 또는 엔터테인먼트 목적으로 사용할 수 있습니다.

텍스트 요약

NLP 시스템은 원본 텍스트보다 텍스트를 더 읽기 쉽게 요약하도록 훈련될 수 있습니다. 이것은 사용자가 전체 기사 또는 문서를 읽는 데 시간을 보내고 싶지 않은 기사 및 기타 긴 텍스트에 유용합니다.

텍스트 번역

NLP는 순환 신경망 또는 컨볼루션 신경망과 같은 딥 러닝 방법을 사용하여 한 언어에서 다른 언어로 텍스트를 자동으로 번역하는 데 사용됩니다.

질의응답

QA(질문 응답)는 입력으로 질문을 수신하고 해당 답변을 반환하는 자연어 처리(NLP)의 작업입니다. 가장 간단한 형태의 질문 답변은 지식 기반에서 일치하는 항목을 찾고 "문서 검색" 또는 "정보 검색"으로 알려진 해당 내용을 반환하는 것입니다.

명명 된 개체 인식

명명된 엔터티 인식은 NLP(자연어 처리)의 핵심 기능입니다. 구조화되지 않은 텍스트에서 명명된 엔터티를 미리 정의된 범주로 추출하는 프로세스입니다. 명명된 엔터티의 예로는 사람, 조직 및 위치가 있습니다.

소셜 미디어 모니터링

소셜 미디어 모니터링 도구는 NLP 기술을 사용하여 소셜 미디어 게시물에서 브랜드, 제품 또는 서비스에 대한 언급을 추출할 수 있습니다. 이러한 멘션이 감지되면 감정, 참여 및 기타 측정항목에 대해 분석할 수 있습니다. 이 정보는 마케팅 전략을 알리거나 효과를 평가할 수 있습니다.

예측 텍스트

예측 텍스트는 NLP를 사용하여 사용자가 메시지에 입력한 내용을 기반으로 다음에 입력할 단어를 예측합니다. 이렇게 하면 사용자가 메시지를 완성하는 데 필요한 키 입력 횟수가 줄어들고 메시지를 입력하고 보낼 수 있는 속도가 빨라져 사용자 경험이 향상됩니다.

사회 공유하기