자연어 처리(NLP) 이해를 위한 Python 코드

LLM(Large Language Models)은 인공지능 분야에서 최근 몇 년 동안 혁신적인 발전을 이루어 냈습니다. 이들은 기존의 자연어 처리(NLP) 기술을 넘어서 텍스트 생성, 해석, 요약, 번역 등 다양한 고급 기능을 제공하며, 그 응용 범위는 계속 확장되고 있습니다. LLM의 이해를 돕기 위해, 자연어 처리(NLP)의 몇 가지 중요한 개념과 용어를 살펴보고 이들이 어떻게 활용되는지 설명하겠습니다.

자연어 처리(NLP)의 핵심 용어

토큰화(Tokenization): 텍스트를 작은 단위인 토큰으로 분리하는 과정입니다. 토큰은 단어, 문장, 구두점 등이 될 수 있습니다.

• 예시 코드:
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• 결과: ['Hello', ',', 'world', '!', 'Learning', 'NLP', 'is', 'exciting', '.']

어휘 정규화(Lemmatization): 단어를 그들의 어근 형태로 변환하여 표준화하는 과정입니다.

• 예시 코드:
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• 결과: ['Hello', ',', 'world', '!', 'Learning', 'NLP', 'is', 'exciting', '.']

품사 태깅(Part-of-Speech Tagging): 각 토큰에 품사를 할당하는 과정입니다.

• 예시 코드:
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• 결과: [('Hello', 'NNP'), (',', ','), ('world', 'NN'), ('!', '.'), ('Learning', 'VBG'), ('NLP', 'NNP'), ('is', 'VBZ'), ('exciting', 'JJ'), ('.', '.')]

벡터화(Vectorization): 텍스트를 숫자 벡터로 변환하여 컴퓨터가 처리할 수 있도록 하는 기술입니다. 대표적인 방법으로는 TF-IDF와 워드 임베딩이 있습니다.

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LLM의 중요성

LLM은 이러한 NLP 기술을 통합하여 더욱 정교하고 복잡한 언어 이해 및 생성 작업을 가능하게 합니다. 예를 들어, 문장 생성, 문맥적 이해, 감성 분석 등을 수행할 수 있습니다. LLM의 이해는 AI를 활용하여 실제 문제를 해결하려는 개발자와 경영진에게 필수적이며, 이러한 모델을 통해 자연어 데이터에서 통찰력을 얻고, 자동화된 의사 결정을 지원할 수 있습니다.

LLM을 활용하는 것은 단순히 기술적 실행을 넘어서 조직의 의사소통, 정보 접근, 그리고 결정 과정을 혁신할 수 있는 기회를 제공합니다. 이런 기술의 배경 지식을 갖추는 것은 AI와 그 응용을 깊이 이해하고 싶은 모든 이에게 큰 이점을 제공합니다.

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