Posted by 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리하도록 하는 기술입니다.
챗봇, 번역기, 감정 분석, 검색엔진 등 AI 서비스의 핵심 기술로, 데이터 사이언스와 AI의 필수 영역이기도 하죠.
이번에서는 자연어 처리에 처음 입문하는 분들을 위해, 개념 정리부터 간단한 파이썬 실습 예제, 유용한 GitHub 및 학습 사이트까지 초급 수준으로 소개해 드리겠습니다.
자연어 처리란?
“사람이 사용하는 언어(텍스트나 음성)를 컴퓨터가 이해하고 해석하며, 때로는 생성까지 하는 기술입니다.”
주요 활용 분야
- 챗봇 (ChatGPT, Siri 등)
- 뉴스 요약, 문서 요약
- 감정 분석 (리뷰, 댓글 분석)
- 기계 번역 (파파고, Google Translate)
- 자동 문서 분류
- 질문 응답 시스템 (QnA Bot)
초급 실습 예제 1: 문장 토큰화와 단어 분리
import nltk
nltk.download('punkt')
from nltk.tokenize import sent_tokenize, word_tokenize
text = "ChatGPT is amazing. It helps you learn Python and AI step by step."
# 문장 토큰화
sentences = sent_tokenize(text)
print("문장:", sentences)
# 단어 토큰화
words = word_tokenize(text)
print("단어:", words) 실행 결과 예시
문장: ['ChatGPT is amazing.', 'It helps you learn Python and AI step by step.']단어: ['ChatGPT', 'is', 'amazing', '.', 'It', 'helps', 'you', 'learn', 'Python', 'and', 'AI', 'step', 'by', 'step', '.']
초급 실습 예제 2: 감정 분석(Sentiment Analysis)
from textblob import TextBlob
text1 = "I love this new AI feature. It's so helpful!"
text2 = "This app is terrible and crashes often."
blob1 = TextBlob(text1)
blob2 = TextBlob(text2)
print("Text 1 감정 점수:", blob1.sentiment)
print("Text 2 감정 점수:", blob2.sentiment) 실행 결과 예시
Text 1 감정 점수: Sentiment(polarity=0.625, subjectivity=0.6)Text 2 감정 점수: Sentiment(polarity=-1.0, subjectivity=1.0)
- polarity: -1(부정) ~ 1(긍정)
- subjectivity: 0(객관) ~ 1(주관)
NLP 실습에 유용한 라이브러리
| 라이브러리 | 설명 |
|---|---|
| NLTK | 자연어 처리 기초 실습용 라이브러리 |
| TextBlob | 간단한 감정 분석, 품사 태깅 등 초급자에게 적합 |
| spaCy | 속도 빠르고 실무에 적합한 고성능 NLP 도구 |
| transformers (HuggingFace) | 최신 AI 모델(BERT, GPT 등) 활용 가능 |
| KoNLPy | 한국어 자연어 처리 전용 라이브러리 |
유용한 GitHub 및 학습 사이트
유용한 GitHub
- HuggingFace Transformers
최신 NLP 모델을 쉽게 활용할 수 있는 강력한 오픈소스 라이브러리 - awesome-nlp
자연어 처리 관련 도구, 논문, 데이터셋 등 정리된 큐레이션 모음 - textblob
간단한 영어 감정 분석, 품사 태깅 등의 예제가 많은 초급자용 NLP 툴
학습 사이트
- FastCampus(패스트캠퍼스): 자연어처리 입문 (한국어 강의)
- Coursera(코세라) – 자연어 처리 특화 과정
- Hugging Face(허깅페이스) NLP Course
실무에서 사용하는 모델을 배우고 싶은 분께 강력 추천 - Kaggle(캐글) NLP Playground
실습 기반으로 배우는 NLP 튜토리얼
함께 보면 좋은 글
앞으로 어떤 예제를 해보면 좋을까?
- 뉴스 요약기 만들기
- 간단한 챗봇 개발
- 키워드 추출기
- 문장 유사도 비교
- 한국어 감정 분석 모델 훈련 (KoNLPy + Scikit-learn)
요약
| 항목 | 요약 |
|---|---|
| 주요 기술 | 토큰화, 감정 분석, 품사 태깅, 문장 분류 등 |
| 실습 도구 | NLTK, TextBlob, spaCy, transformers |
| 학습 추천 | GitHub 오픈소스 + 온라인 무료 강의 병행 |
| 초보자 팁 | 영어 데이터로 기초 연습 후, 한국어로 확장하기 |
자연어 처리는 AI의 핵심 기술 중 하나입니다.
간단한 예제부터 하나씩 실습해보며, 직접 언어를 다루는 인공지능을 만들어보세요!