Posted by 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 인공지능의 한 분야이다. NLP는 텍스트 분석, 감성 분석, 기계 번역 등 다양한 응용 분야에서 활용되고 있으며, 이번 포스트에서는 NLP의 기본 과정인 텍스트 전처리부터 기계 번역에 이르기까지 주요 기술들을 알아보도록 하자.
텍스트 전처리(Text Preprocessing)
텍스트 전처리는 자연어 처리(NLP)에서 분석이나 모델링을 수행하기 전에 텍스트 데이터를 정제하고 정규화하는 과정이다. 이 과정은 분석의 효율성과 정확도를 높이기 위해 필수적이다.
- 토큰화(Tokenization)
- 토큰화는 텍스트를 의미 있는 최소 단위인 토큰(token)으로 분리하는 과정이다.
- 토큰은 보통 단어, 구, 문장 등이 될 수 있다.
- 예: “I love natural language processing.” → [“I”, “love”, “natural”, “language”, “processing”]
- 소문자 변환
- 모든 문자를 소문자로 변환하여 대소문자에 따른 데이터의 중복을 줄인다.
- 예: “Natural Language Processing” → “natural language processing”
- 불용어 제거(Stopwords Removal)
- 불용어는 분석에 별 도움이 되지 않는 단어들을 말한다. (예: the, is, in)
- 불용어를 제거하여 데이터의 크기를 줄이고 중요한 정보에 집중할 수 있도록 한다.
- 어간 추출(Stemming)과 표제어 추출(Lemmatization)
- 어간 추출은 단어에서 접사를 제거하여 기본 형태인 어간(stem)을 찾는 과정이다. (예: running → run)
- 표제어 추출은 단어를 사전에 등록된 기본 형태인 표제어(lemma)로 변환하는 과정이다. (예: ran → run)
- 이러한 과정을 통해 단어의 다양한 변형을 통일하여 분석의 일관성을 높인다.
- 특수 문자 및 숫자 제거
- 분석에 필요하지 않은 특수 문자와 숫자를 제거하여 텍스트를 더욱 정제한다.
- 예: “Price is $100.” → “Price is .”
- 문장 부호 제거
- 마침표, 쉼표, 물음표 등 문장 부호를 제거하여 순수한 텍스트만 남긴다.
토큰화(Tokenization)
토큰화(Tokenization)는 자연어 처리(NLP)에서 텍스트를 의미 있는 단위인 토큰(token)으로 분리하는 과정이다. 토큰은 일반적으로 단어, 구, 문장 등이 될 수 있으며, 토큰화의 목적은 텍스트 데이터를 분석이나 처리하기 쉬운 형태로 변환하는 것이다.
- 단어 토큰화(Word Tokenization)
- 텍스트를 개별 단어로 분리하는 과정이다.
- 예: “I love natural language processing.” → [“I”, “love”, “natural”, “language”, “processing”]
- 단어 토큰화는 빈칸, 구두점, 특수 문자 등을 기준으로 단어를 구분한다.
- 문장 토큰화(Sentence Tokenization)
- 텍스트를 문장 단위로 분리하는 과정이다.
- 예: “Hello. I am learning NLP.” → [“Hello.”, “I am learning NLP.”]
- 문장 토큰화는 마침표, 물음표, 느낌표 등을 기준으로 문장을 구분한다.
- 서브워드 토큰화(Subword Tokenization)
- 단어를 더 작은 의미 단위인 서브워드(subword)로 분리하는 과정이다.
- 예: “preprocessing” → [“pre”, “process”, “ing”]
- 서브워드 토큰화는 단어의 내부 구조를 고려하여 의미를 보존하면서 단어를 분리한다.
- n-gram 토큰화
- 텍스트에서 인접한 n개의 항목을 묶어서 토큰화하는 방법이다.
- 예: “I love NLP” (2-gram) → [“I love”, “love NLP”]
- n-gram 토큰화는 문맥 정보를 포착하는 데 유용하다.
워드 임베딩 (Word Embedding)
워드 임베딩(Word Embedding)은 자연어 처리(NLP)에서 단어를 고정된 크기의 밀집 벡터(dense vector)로 표현하는 기법이다. 이러한 벡터 표현은 단어 간의 의미적 관계를 포착하여, 유사한 단어들이 비슷한 벡터로 매핑(mapping) 되도록 한다.
- 차원 축소
- 원래의 텍스트 데이터는 고차원의 희소 벡터(sparse vector)로 표현될 수 있으나, 워드 임베딩은 이를 저차원의 밀집 벡터로 변환한다.
- 예: “cat” → [0.2, -0.4, 0.7, …]
- 의미적 유사성
- 워드 임베딩은 단어의 의미적 유사성을 벡터 공간에서의 거리로 나타낸다.
- 유사한 단어는 벡터 공간에서 가깝게 위치하게 된다.
- 벡터 연산
- 워드 임베딩은 벡터 간의 연산을 통해 의미적 관계를 추론할 수 있다.
- 예: vec(“king”) – vec(“man”) + vec(“woman”) ≈ vec(“queen”)
워드 임베딩을 생성하는 대표적인 방법에는 다음과 같은 알고리즘이 있다.
- Word2Vec: 구글이 개발한 모델로, 주변 단어의 문맥을 이용하여 단어 벡터를 학습하며, Skip-gram과 CBOW(Continuous Bag of Words) 두 가지 방식이 있다.
- GloVe(Global Vectors for Word Representation): 스탠포드 대학에서 개발한 모델로, 단어의 공동 출현 빈도를 기반으로 벡터를 학습한다.
- FastText: 페이스북이 개발한 모델로, 서브워드(subword) 단위로 임베딩을 생성하여, 새로운 단어나 오타가 있는 단어에 대해서도 벡터를 생성할 수 있다.
감성 분석(Sentiment Analysis)
감성 분석(Sentiment Analysis) 또는 감정 분석은 텍스트 데이터에서 작성자의 태도, 감정, 의견 등을 자동으로 파악하는 자연어 처리(NLP) 기법이다. 이를 통해 제품 리뷰, 소셜 미디어 게시물, 온라인 뉴스 등에서 긍정적, 부정적, 중립적인 감정을 추출할 수 있다.
- 응용 분야
- 소비자 리뷰 분석, 브랜드 모니터링, 시장 조사, 고객 서비스 등 다양한 분야에서 활용된다.
- 소셜 미디어에서의 트렌드 분석이나 공공 정책에 대한 여론 분석 등에도 사용된다.
- 분석 수준
- 문서 수준(Document-level): 전체 문서의 감성을 평가한다.
- 문장 수준(Sentence-level): 개별 문장의 감성을 평가한다.
- 개체 수준(Aspect-level): 특정 측면이나 속성에 대한 감성을 분석한다.
- 분석 방법
- 기계 학습 방법: 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등의 기계 학습 기법을 사용하여 감성 분류 모델을 학습하며, SVM, 나이브 베이즈, 딥러닝 모델(RNN, CNN) 등이 사용된다.
- 사전 기반 방법: 사전에 정의된 긍정, 부정 단어 목록이나 어구를 이용하여 텍스트의 감성을 평가하며, VADER, TextBlob와 같은 라이브러리가 이 방법을 사용한다.
- 감성 점수
- 감성 분석의 결과로, 긍정적인 정도와 부정적인 정도를 나타내는 점수를 제공할 수 있다.
- 예를 들어, -1(매우 부정적)부터 +1(매우 긍정적)까지의 범위로 표현될 수 있다.
기계 번역(Machine Translation)
기계 번역(Machine Translation, MT)은 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 한 언어에서 다른 언어로 텍스트 또는 음성을 자동으로 번역하는 과정이다. 이 기술은 다양한 언어 쌍 간의 커뮤니케이션을 용이하게 하며, 국제 비즈니스, 학술 연구, 글로벌 커뮤니케이션 등에서 중요한 역할을 한다.
- 기계 번역의 종류
- 규칙 기반 기계 번역(Rule-Based Machine Translation, RBMT): 언어학적 규칙과 사전을 기반으로 번역을 수행한다. 이 방법은 정확도가 높지만, 규칙을 정의하는 데 많은 시간과 노력이 필요하다.
- 통계 기계 번역(Statistical Machine Translation, SMT): 대량의 번역된 텍스트(병렬 코퍼스)로부터 통계적 모델을 학습하여 번역을 수행한다. SMT는 유연성이 높지만, 때때로 비자연스러운 번역 결과를 생성할 수 있다.
- 신경망 기계 번역(Neural Machine Translation, NMT): 딥러닝 기반의 인공 신경망을 사용하여 번역 모델을 학습한다. NMT는 문맥을 더 잘 이해하고 자연스러운 번역 결과를 생성할 수 있으며, 현재 가장 널리 사용되는 기계 번역 방법이다.
- 기계 번역의 과제
- 언어의 다양성: 언어마다 구문론, 의미론, 문화적 특성이 다르기 때문에, 정확한 번역을 위해서는 이러한 차이를 이해하고 처리할 수 있는 알고리즘이 필요하다.
- 문맥 이해: 번역 과정에서 문맥을 정확하게 파악하는 것이 중요하며, 특히 동음이의어나 다의어의 경우, 문맥에 따라 의미가 달라질 수 있다.
- 품질 평가: 기계 번역의 품질을 객관적으로 평가하는 것은 어려운 과제로, BLEU(Bilingual Evaluation Understudy) 점수와 같은 평가 지표가 사용되지만, 이러한 지표가 항상 인간 번역가의 평가와 일치하지는 않는다.
- 응용 분야
- 웹사이트 및 문서 번역, 실시간 통역, 소셜 미디어 콘텐츠 번역, 자동화된 고객 지원 등 다양한 분야에서 활용된다.
- 구글 번역(Google Translate), 네이버 파파고(Naver Papago), 마이크로소프트 번역기(Microsoft Translator), 바이두 번역(Baidu Translate) 등 여러 기계 번역 서비스가 널리 사용된다.
자연어 처리(NLP)는 텍스트 데이터의 가치를 발굴하고 인간의 언어를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 하는 중요한 분야이다. 텍스트 전처리부터 기계 번역에 이르기까지 NLP의 기본 기술들은 텍스트 분석, 감성 분석, 기계 번역 등 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있으며, NLP 기술의 발전은 인간과 기계 간의 커뮤니케이션을 더욱 원활하게 하고, 데이터에서 숨겨진 인사이트를 추출하는 데 큰 기여를 할 것이다. 따라서 NLP를 이해하고 활용하는 것은 데이터 사이언스 분야에서 매우 중요한 역량이 될 것이다.