자연어 이해를 위한 초보자 가이드

“컴퓨터가 인간을 속여서 인간이라고 믿게 할 수 있다면 지능형 컴퓨터라고 불릴 자격이 있을 것입니다.”

– 앨런 튜링
인공 지능의 전체 영역은 인간을 '이해'하고 '응답'할 수 있는 기계를 기반으로 합니다. 다른 인간과 마찬가지로 자연 언어로 인간과 상호 작용할 수 있는 기계의 능력 없이는 불가능한 일입니다. 더욱이 이해는 정보와 데이터의 단순한 교환이 아니라 감정, 느낌, 아이디어 및 의도의 교환을 포함합니다. 기계가 그렇게 할 수 있습니까? 글쎄요, 대답은 긍정적이고 더 이상 그렇게 놀라운 일이 아닙니다. 인간과 기계의 상호작용을 원활하게 해주는 이 기적의 기술은 무엇일까요? 자연어 이해입니다.

자연어 이해란 무엇입니까?

자연어 이해는 자연어 처리의 일부입니다. 콘텐츠, 텍스트 기반 메타데이터 분석을 수행하고 자연어, 인간 언어로 요약된 콘텐츠를 생성합니다. 자연어 생성 과정과 반대입니다. NLG는 데이터 형식의 입력을 처리하고 일반 텍스트 형식의 출력을 생성하는 반면 자연어 이해 도구는 자연어로 된 텍스트 또는 음성을 처리하고 음성 응답을 요약, 편집 또는 생성하여 적절한 응답을 생성합니다.
그들은 데이터가 새로운 석유라고 말합니다 – 정말입니까?

자연어 이해 대 자연어 처리

자연어 처리는 특정 명령을 수행하기 위해 기계로 자연어를 번역하고 분석하는 다른 많은 기술과 함께 자연어 이해 및 자연어 생성을 모두 포함하는 광범위한 용어입니다.

자연어 처리의 예

자연어 처리는 어디에나 있고 우리는 자신도 모르게 일상 생활에서 사용하고 있습니다. 스팸 메시지가 이메일과 어떻게 분리되는지 알고 있습니까? 또는 많은 시간을 절약해 주는 자동 수정 및 예측 입력, 어떻게 그런 일이 발생합니까? 글쎄, 그것은 모두 자연어 처리의 일부입니다. 다음은 널리 사용되는 자연어 처리 기술의 몇 가지 예입니다.

• 지능형 개인 비서 – 우리는 모두 Siri와 Cortana에 익숙합니다. 사용자 입력, 위치 인식 및 다양한 온라인 소스의 정보 액세스 기능을 결합하여 작업을 수행하고 서비스를 제공하는 이러한 모바일 소프트웨어 제품은 의심할 여지 없이 자연어 처리의 가장 큰 성과 중 하나입니다.
• 기계 번역 – Instagram에서 아름다운 사진에 대한 설명을 읽거나 Facebook에서 업데이트를 읽기 위해 우리 모두는 '번역 보기' 명령을 한 번 이상 사용했습니다. 그리고 Google 번역 서비스는 긴급한 상황에서 또는 때때로 새로운 단어를 배우는 데 도움이 됩니다. 이것들은 모두 기계 번역의 예입니다. 여기서 기계는 한 자연어에서 다른 자연어로 번역을 제공합니다.
• 음성 인식 – 음성 을 데이터로 변환하는 것은 자연어 처리의 한 예입니다. Microsoft Word에 받아쓰기, 음성 생체 인식, 음성 사용자 인터페이스 등과 같은 여러 목적으로 사용됩니다.
• Affective Computing – 기계를 위한 감성 지능 훈련에 불과합니다. 그들은 더 인간적인 방식으로 당신과 상호 작용하기 위해 당신의 감정, 감정, 아이디어를 이해하는 법을 배웁니다.
• 자연어 생성 – 자연어 생성 도구는 구조화된 데이터를 스캔하고, 분석을 수행하고, 자연어로 생성된 텍스트 형식으로 정보를 생성합니다.
• 자연어 이해 – 위에서 설명한 것처럼 자연어로 작성된 콘텐츠를 스캔하고 작고 이해하기 쉬운 텍스트 요약을 생성합니다.

현재 사용 가능한 자연어 이해를 위한 최고의 도구

자연어 처리는 소셜 미디어 콘텐츠, 이메일, 웹 페이지, 트윗, 제품 설명, 신문 기사 및 과학 연구 논문 등에 나타나는 인간의 언어를 가장 자연스러운 형태로 실시간으로 처리합니다. 다양한 언어. 기업은 이 모든 콘텐츠를 지속적으로 확인해야 합니다. 다음은 이 어려운 작업을 효과적으로 지원하는 몇 가지 인기 있는 자연어 이해 소프트웨어 제품입니다.

• Wolfram – Wolfram Alpha는 Wolfram Alpha LLC(Wolfram Research의 자회사)에서 개발한 응답 엔진입니다. 외부에서 조달한 "큐레이트된 데이터"에서 답변을 계산하여 사실적인 질문에 대한 답변을 제공하는 온라인 서비스입니다.
• 자연어 도구 키트 – NLTK라고도 하는 자연어 도구 키트는 영어의 기호 및 통계적 자연어 처리(NLP)에 사용되는 프로그램 모음입니다. Python 프로그래밍 언어로 작성되었으며 펜실베니아 대학의 Steven Bird와 Edward Loper가 개발했습니다.
• Stanford coreNLP – Stanford CoreNLP는 핵심 자연어 분석을 제공하는 주석 기반 NLP 파이프라인입니다. 기본 배포판은 영어 분석을 위한 모델 파일을 제공하지만, 엔진은 다른 언어의 모델과 호환됩니다.
• GATE(텍스트 엔지니어링을 위한 일반 아키텍처) – 광범위한 자연어 처리 작업을 제공합니다. 15년 이상 산업 전반에 걸쳐 사용된 성숙한 소프트웨어입니다.
• Apache openNLP – Apache OpenNLP는 자연어 텍스트를 처리하기 위한 기계 학습을 기반으로 하는 툴킷입니다. Java로 작성되었으며 Apache 소프트웨어 재단에서 생성합니다. 토크나이저, 척킹, 파싱, 품사 태깅, 문장 분할 등과 같은 서비스를 제공합니다.

자연어 이해의 응용

우리가 이미 보았듯이 자연어 이해는 기본적으로 똑똑한 기계 읽기 이해에 지나지 않습니다. 이제 시간과 노력을 절약하면서 효율성과 정확성을 높이는 동시에 인적 자원을 더 잘 활용할 수 있는 방법을 자세히 살펴보겠습니다.

• 데이터 수집 및 데이터 분석 – 비즈니스를 잘 수행하려면 비즈니스에서 기대되는 것이 무엇인지 알아야 합니다. 고객 피드백에 대한 데이터는 판매 또는 재무제표와 같은 숫자 데이터가 아닙니다. 개방형이며 텍스트가 무겁습니다. 기업이 전체의 패턴과 추세를 식별하려면 이 데이터와 식별된 격차 또는 통찰력에 따라 조치를 취하는 것이 생존과 성장에 매우 중요합니다. 점점 더 많은 기업들이 자연어 이해 솔루션을 구현하면 고객 피드백 및 제품 리뷰와 같은 메타데이터 분석에 강력한 이점을 제공한다는 사실을 깨닫고 있습니다. 이러한 경우 자연어 이해는 손으로 코딩하는 것과 같은 전통적인 방법보다 더 효과적이고 정확한 것으로 판명되었습니다. 고객의 목소리를 보다 명확하고 빠르게 전달하여 효과적인 전략 수립과 생산적인 구현으로 이어집니다.
• 평판 모니터링 – 고객 피드백은 브랜드에 대한 고객의 실제 감정과 비교할 때 빙산의 일각에 불과합니다. 고객으로서 우리는 고객 설문조사 피드백에 거의 참여하지 않습니다. 따라서 실제 고객 감정의 대부분은 비정형 데이터에 갇혀 있습니다. 뉴스, 블로그 게시물, 채팅 및 소셜 미디어 업데이트에는 더 자연스럽고 제품 또는 서비스에 대한 고객의 '실제' 감정을 아는 데 사용할 수 있는 엄청난 양의 데이터가 포함되어 있습니다. 자연어 이해 소프트웨어 제품은 기업이 이러한 흩어져 있는 데이터를 스캔하고 실용적인 추론을 도출하는 데 도움이 됩니다.
• 고객 서비스 – 자연어 이해는 훈련을 받지 않은 개인과 의사 소통할 수 있고 그들의 의도를 이해할 수 있습니다. NLU는 잘못된 발음이나 글자나 단어의 조옮김과 같은 몇 가지 인적 오류에도 불구하고 의미를 이해할 수 있습니다. 또한 인간의 말을 구조화된 온톨로지로 분류하고 인간의 말의 의미, 의도, 감정 및 핵심을 파악하는 알고리즘을 사용합니다. NLU의 가장 중요한 목표 중 하나는 인간의 감독 없이도 인간과 효과적으로 의사 소통할 수 있는 챗봇 또는 인간 상호 작용 봇을 만드는 것입니다. Nuance와 같은 다양한 소프트웨어 제품은 이미 고객 상호 작용에 참여하고 있습니다.
• 자동화된 거래 – 자본 시장 거래 자동화는 더 이상 새로운 현상이 아닙니다. 시장 움직임, 산업 프로필 및 회사의 재무 건전성을 분석하고 기술 분석을 기반으로 거래 패턴을 설계하는 여러 소프트웨어 제품 및 플랫폼을 사용할 수 있습니다. 재무제표, 보고서, 시장 뉴스와 같은 다양한 소스를 스캔하는 고급 자연어 이해 도구는 자동 거래 시스템의 기초입니다.
• 시장 정보 – “경쟁업체는 무엇을 하고 있습니까?” 기업이 실시간으로 필요로 하는 가장 중요한 정보 중 하나입니다. 정보는 시장에 영향을 미칩니다. 다양한 이해 관계자 간의 정보 교환은 항상 시장 역학을 설계하고 재설계합니다. 강력한 전략을 개발하려면 업계의 현황을 면밀히 관찰하는 것이 중요하지만 오늘날 콘텐츠 배포 채널(RSS 피드, 소셜 미디어, 이메일)은 너무 많은 정보를 생성하므로 이러한 비구조화된 정보를 파악하기가 점점 더 어려워지고 있습니다. , 다중 소스 콘텐츠. 금융 시장은 시장에서 정보 교환을 추적하고 즉시 도달할 수 있도록 자연어 이해 도구를 엄격하게 사용하기 시작했습니다.

자연어 이해 프로그램이 수행하는 이러한 다양한 기능으로 인해 무역, 비즈니스, 상업 및 산업 분야에서 그 중요성이 날로 증가하고 있습니다. 성공적인 경력을 보장하기 위해 자연어 이해 프로그램을 배우는 것은 현명한 선택입니다.
데이터 과학, 머신 러닝, 빅 데이터의 차이점!

자연어 이해를 배우는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?

기술 노력에서 더 밝은 미래를 준비하는 가장 좋은 방법은 인공 지능의 알고리즘을 이해하는 것입니다. UpGrad 의 기계 학습 및 AI 대학원 디플로마는 신경망, 자연어 처리, 그래픽 모델 및 강화 학습과 같은 개념을 마스터할 수 있는 기회를 제공합니다. 이 과정의 가장 독특한 측면은 경력 지원입니다. 그리고 실제 직장 내에서 치열한 경쟁에 대비하는 데 도움이 되는 업계 멘토링. 그럼 앞서 언급한 NLKT와 같이 업계에서 널리 사용되는 소프트웨어 제품 사용법에 대해 알아보도록 하겠습니다. 이 프로그램은 수학에 대한 철저한 지식, 관련 도구/언어에 대한 전문성, 첨단 알고리즘 및 응용 프로그램에 대한 이해를 갖춘 다재다능한 데이터 과학자 및 AI 전문가를 양성하는 것을 목표로 합니다.
더 나은 내일을 위해 오늘 준비를 시작하세요!

세계 최고의 대학에서 ML 과정을 배우십시오. 석사, 이그 제 큐 티브 PGP 또는 고급 인증 프로그램을 획득하여 경력을 빠르게 추적하십시오.

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