자연어 처리 소개

게시 됨: 2018-08-28

우리는 공식적으로 우리의 삶이 기술과 그 혁신을 중심으로 돌아가는 디지털 지배 세계의 일부입니다. 1초마다 세상은 이해할 수 없는 양의 데이터를 생성하며, 그 중 대부분은 구조화되지 않은 데이터입니다. 빅 데이터와 데이터 과학이 IT와 비즈니스 영역 모두에서 주목을 받기 시작한 이후로, 데이터 기반 의사 결정과 혁신을 촉진하기 위해 이 방대한 비정형 원시 데이터를 이해하는 것이 중요해졌습니다. 그러나 어떻게 비정형 데이터에 일관성을 부여할 수 있습니까?
답은 자연어 처리 (NLP) 를 통해 간단 합니다.

목차

자연어 처리(NLP)

간단히 말해서 NLP는 인간의 말이나 텍스트를 말하거나 글로 이해하는 컴퓨터의 능력을 나타냅니다. 보다 포괄적인 방식으로 자연어 처리는 컴퓨터가 인간 및 인간 언어와 상호 작용하는 방식을 파악, 이해, 해석 및 조작할 수 있도록 하는 인공 지능의 한 분야로 정의할 수 있습니다. 컴퓨터 언어학과 컴퓨터 과학 모두에서 영감을 얻어 인간의 언어와 컴퓨터의 이해 사이에 존재하는 격차를 해소합니다.
딥 러닝: 머신 러닝의 세계에 빠져보세요!

자연어 처리의 개념은 새로운 것이 아닙니다. 거의 70년 전에 컴퓨터 프로그래머는 컴퓨터와 통신하기 위해 '펀치 카드'를 사용했습니다. 그러나 이제 우리는 인간의 관점에서 쉽게 의사 소통할 수 있는 Siri 및 Alexa와 같은 스마트 개인 비서를 갖게 되었습니다. 예를 들어 Siri에게 “Siri야, Careless Whisper”라는 노래를 재생 해 달라고 요청하면 Siri는 빠르게 “좋아” 또는 “물론” 으로 응답하고 노래를 재생해 줄 것입니다! 얼마나 멋진가요?

아니, 마법이 아니다! AI, ML 및 딥 러닝 기술로 구동되는 NLP 덕분에 가능합니다. 장치에 대고 말을 하면 장치가 활성화됩니다. 활성화되면 음성을 처리하고 이해하기 위해 특정 작업을 실행합니다. 그런 다음 매우 영리하게 사람과 같은 목소리로 잘 표현된 대답으로 응답합니다. 그리고 가장 인상적인 것은 이 모든 것이 5초 이내에 완료된다는 것입니다!

자연어 처리 분야의 취업 기회

자연어 처리
위에서 언급했듯이 자연어 처리를 통해 컴퓨터는 자신의 언어로 인간과 상호 작용할 수 있습니다. NLP를 통해 컴퓨터는 음성을 듣고 텍스트를 읽을 수 있으며 그에 따라 반응하기 위해 그 뒤에 숨겨진 감정을 동시에 해석하고 측정할 수 있습니다. 전 세계 대부분의 회사에서 빅 데이터를 활용하고 있기 때문에 다양한 산업 부문의 조직과 기관에서 NLP 기술과 도구를 사용하여 방대한 데이터 세트에서 의미 있는 정보를 추출하고 있습니다. NLTK(Natural Language Toolkit), Stanford NLP, MALLET 및 Apache OpenNLP는 실제 사례 및 애플리케이션에서 사용되는 인기 있는 오픈 소스 NLP 라이브러리 중 일부입니다.
자연어 처리 분야에 대한 관심이 높아짐에 따라 데이터 과학, 기계 학습 및 전산 언어학을 전문으로 하는 전문가에게 새로운 직업 기회가 창출되고 있습니다. Facebook, Google, Sony Ericsson, British Airways, JP Morgan, Forte Group, Ernst & Young, American Express, Merrill Lynch, Shell, Celtic, Sainsbury와 같은 유명 조직 에서는 자연어 처리 전문가와 분석가를 고용합니다.
NLP 역할 은 NLP 엔지니어, NLP 과학자, NLP 설계자, Voice Over Artist, NLP 응용 연구 과학자, 인지 데이터 과학자 등과 같이 매우 다양하고 분기되어 있습니다. 이러한 역할 외에도 자연어 처리 분야에서 가장 두드러진 역할 중 하나는 Coach입니다. 많은 기업들이 해당 기관에서 임원 성과 코칭을 목적으로 NLP 전문가를 고용하고 있습니다.
NLP 전문가 급여 는 꽤 괜찮습니다. 예를 들어, 미국 기계 학습 NLP 엔지니어의 평균 급여는 연간 $119,256 – $169,853입니다. 반면 NLP 연구 과학자는 연간 약 72,040달러를 벌고 있습니다.
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현실 세계의 자연어 처리

오늘날 자연어 처리는 주로 텍스트 마이닝, 기계 번역 및 자동 질문 응답에 사용됩니다. 실제로 NLP는 자동 텍스트 요약, 품사 태깅, 주제 추출, 감정 분석, 명명된 엔터티 인식, 관계 추출, 형태소 분석 등을 포함한 수많은 실제 사용 사례에서 응용 프로그램을 찾았습니다.
다음은 업계의 무수히 많은 회사에서 자연어 처리를 활용하는 방법입니다.
Microsoft Word의 "맞춤법 검사" 기능은 NLP의 가장 기본적인 응용 프로그램 중 하나입니다. 그런 다음 다시 NLP 기술은 Google 및 Bing과 같은 인기 있는 검색 엔진에서 한창입니다. 이러한 검색 엔진은 NLP 기술을 활용하여 텍스트에서 키워드를 식별 및 추출하여 검색 쿼리를 구문 분석하고 사이트의 검색 색인을 채웁니다.
기업은 NLP 기법인 감정 분석을 사용하여 고객이 제품 및 서비스에 어떻게 반응하는지 이해하고 해석합니다. 감성 분석은 고객의 감정적 전망과 반응을 밝혀냄으로써 기업이 고객의 취향과 선호도에 따라 제품과 서비스를 향상시킬 수 있도록 합니다.
Royal Bank of Scotland는 텍스트 분석의 가장 큰 지지자 중 하나입니다. 은행은 텍스트 분석사용하여 이메일, 설문 조사 및 불만 사항 전화에서 고객 피드백 데이터를 조사하여 중요한 패턴과 추세를 밝힐 수 있었습니다. 이 데이터를 텍스트 분석을 통해 분석하고 해석함으로써 은행은 고객의 고충을 이해하고 개선할 수 있습니다.
금융 부문에서 기업은 NLP 기술을 적용하여 일반 텍스트에서 의미 있고 관련 있는 정보를 추출하고 이렇게 얻은 데이터를 사용하여 데이터 기반 거래 결정 및 전략을 세울 수 있습니다.
이들은 기본적으로 텍스트 기반 NLP 기술 및 응용 프로그램이지만 자연어 처리는 음성 및 음성 인식으로 확장되었습니다. 이 게시물의 시작 부분에서 언급했듯이 NLP는 Apple의 Siri, Microsoft의 Cortana, Amazon의 Alexa와 같은 스마트 개인 비서에 사용됩니다. 이러한 가상 비서는 방 조명 변경 및 날씨 업데이트 제공과 같은 간단한 작업부터 온라인 쇼핑과 같은 복잡한 작업에 이르기까지 모든 종류의 작업을 수행할 수 있습니다.

ML 및 NLP 전문가가 되기 위해 필요한 기술

자연어 처리는 언어학과 컴퓨터의 두 세계를 연결하기 때문에 두 분야 모두에서 어느 정도의 전문성이 필요합니다.

언어학

음성 인식, 정보 추출, 문장 단편화, 품사 등과 같은 언어학의 기본 측면과 개념을 이해할 수 있어야 합니다.

프로그램 작성

ML NLP 엔지니어 또는 NLP 연구 과학자는 우수한 프로그래밍 기술을 보유해야 합니다. Python, Java 또는 Ruby 또는 해당 문제에 대한 기타 고급 언어와 같이 최소한 하나의 프로그래밍 언어에 정통해야 합니다. 또한 기본적인 ML(분류, 회귀, 확률 추정, 데이터 통합, 의사 결정 트리 등)과 NLP(구문, 의미, 음성 인식 등) 개념을 보유하고 있어야 합니다.
이러한 기술 외에도 확률 및 통계 및 재귀 신경망(RNN)에 대한 기본 지식이 필요합니다. 이들은 많은 연구 분야의 필수 구성 요소이며 NLP도 예외는 아닙니다.
인공 지능이 세상을 놀라게 한 6배

AI 및 ML 기술이 계속 발전함에 따라 자연어 처리 분야에서 새롭고 흥미로운 직업 전망이 생겨나고 있습니다. 2016년, 자연어 처리는 Upwork 의 글로벌 취업 시장에서 가장 인기 있는 기술로 선정되었습니다. 이것은 컴퓨터 프로그래밍과 자연어 처리 기술을 동시에 다룰 수 있는 숙련되고 훈련된 전문가에 대한 수요가 가까운 장래에 상당히 증가할 것임을 보여줍니다.

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