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자연어 처리(NLP)란? 개념, 기술 및 활용 사례
samie
2025. 3. 26. 08:10
자연어 처리(NLP)란? 개념, 기술 및 활용 사례
1. 자연어 처리(NLP)란?
자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 분석할 수 있도록 하는 기술입니다. 텍스트 및 음성 데이터를 활용하여 기계가 문장을 해석하고 의미를 파악할 수 있도록 합니다.
2. 자연어 처리의 핵심 기술
2.1 토큰화(Tokenization)
문장을 단어 또는 문장 단위로 나누는 과정입니다. 예를 들어, "자연어 처리는 인공지능의 중요한 분야입니다."라는 문장을 "자연어", "처리", "는", "인공지능", "의", "중요한", "분야", "입니다."로 나눌 수 있습니다.
2.2 품사 태깅(Part-of-Speech Tagging)
각 단어의 품사를 분석하여 명사, 동사, 형용사 등을 구분하는 기술입니다.
2.3 개체명 인식(Named Entity Recognition, NER)
텍스트에서 특정 개체(사람, 장소, 조직명 등)를 인식하는 기술입니다. 예를 들어, "Apple은 혁신적인 기업입니다."에서 "Apple"을 기업명으로 인식합니다.
2.4 감성 분석(Sentiment Analysis)
텍스트의 감정을 분석하여 긍정, 부정, 중립 등을 판단하는 기술입니다. 예를 들어, "이 제품은 정말 좋아요!"라는 리뷰를 긍정으로 분류할 수 있습니다.
2.5 문장 요약(Text Summarization)
긴 문장을 요약하여 핵심 내용을 추출하는 기술입니다.
3. 자연어 처리의 활용 사례
- 챗봇(Chatbot): 고객 응대, 자동화된 대화 시스템
- 음성 비서: Siri, Google Assistant, Alexa
- 문서 자동 요약: 뉴스 및 보고서 요약
- 스팸 필터링: 이메일 및 문자 스팸 탐지
- 검색 엔진: 구글, 네이버 검색 엔진의 자연어 분석
4. 자연어 처리 구현 방법
4.1 Python을 이용한 자연어 처리 예제
from nltk.tokenize import word_tokenize
text = "자연어 처리는 매우 흥미로운 분야입니다."
tokens = word_tokenize(text)
print(tokens)
4.2 딥러닝 기반 NLP
Transformer 모델(BERT, GPT)을 활용한 자연어 처리 기법이 최근 주목받고 있습니다.
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