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NLP, NLU, NLG의 간단한 이해

박종영 2024년 3월 26일

1. NLP

Natural Language Process
자연어를 컴퓨터에 입력하기 위한 전처리, 자연어를 이해하는 과정, 자연어를 생성하는 과정을 모두 통틀어 이르는 말
기계가 인간의 언어를 이해하고 처리할 수 있도록 하는 인공지능 분야입니다. 대량의 텍스트 및 음성 데이터를 분석하고 패턴을 식별하며 지능형 응답을 생성합니다.
보다 포괄적으로 이해하기 위해 NLP는 전산 언어학, 기계 학습, 인간 언어의 규칙 기반 모델링 및 딥 러닝 모델과 같은 다양한 언어와 응용 프로그램을 결합합니다.
이 모든 모델이 함께 처리되고 음성 또는 텍스트 형식의 데이터로 촉진되면 지능적인 결과가 생성되고 소프트웨어는 인간의 언어를 이해할 수 있게 됩니다.
또한 현재 개발 중인 모델은 이전보다 더 신중하게 지원되며 음성 인식, 단어 의미 명확화, 음성 태깅, 감정 분석 및 자연어 생성과 같은 프로세스를 활용하여 보다 정확한 사용자 응답을 생성하고 NLP 애플리케이션을 보다 정교하게 만듭니다.

NLP의 주요 응용 프로그램 중 일부는 다음과 같습니다.

NLP는 기본적으로 애플리케이션의 성공을 보장하기 위해 다음 세 가지 작업을 수행합니다.

Natural Language Understanding
자연어의 의미를 모델이 이해하도록 하는 것
GLUE 벤치마크를 통해 성능을 체크한다.
구문 및 의미 분석을 사용하여 문맥을 더 잘 이해하기 위해 자연어의 의미를 해석하는 데 중점을 둔 NLP의 하위 분야입니다. NLU에 포함된 가장 일반적인 작업 중 일부는 다음과 같습니다.
의미 분석
의도 인식
엔티티 인식
감정 분석

NLU가 작업에 사용하는 구문 분석은 문장 구조를 수정하고 텍스트에서 정확한 의미 또는 사전적 의미를 도출합니다. 한편, 의미 분석은 구, 단어, 절의 배열을 포함하여 문장의 문법적 형식을 분석합니다.

인간은 문구와 문맥을 이해하는 타고난 능력을 가지고 있습니다. 그러나 기계를 사용하면 제공된 입력 뒤에 숨겨진 실제 의미를 이해하기가 쉽지 않습니다.

따라서 소프트웨어는 의미 분석에서 이러한 배열을 활용하여 특정 컨텍스트에서 독립적인 단어와 구문 간의 관계를 정의하고 결정합니다. 소프트웨어는 이러한 구와 단어의 조합을 통해 의미를 학습하고 개발하며 더 나은 사용자 결과를 제공합니다.

다음은 NLU의 몇 가지 응용 프로그램입니다.

감정분석, 유사도 예측, 기계독해 등 9가지 태스크에 대한 결과의 스코어를 종합하여 성능을 평가한다.

Natural Language Generation
자연어를 모델이 생성하도록 하는 것
GEM 벤치마크가 존재한다.
구조화된 데이터에서 자연어를 생성하는 데 더 중점을 둔 NLP의 하위 필드입니다. NLP 및 NLU와 달리 NLG의 주요 목적은 인간 언어 응답을 생성하고 데이터를 음성 형식으로 변환하는 것입니다.
콘텐츠 결정 이 단계에서 NLG 시스템은 사용자 입력을 기반으로 어떤 콘텐츠를 생성할지 결정하고 논리적으로 수정합니다.
자연어 생성
이 단계에서는 XNUMX단계에서 생성된 콘텐츠의 문장부호, 문장의 흐름, 단락을 확인하고 수정합니다. 또한 대명사와 접속사는 필요할 때마다 텍스트에 추가됩니다.
실현 단계NLG의 마지막 단계이므로 문법적 정확성을 다시 확인합니다. 또한 텍스트가 구두점 및 활용 규칙을 올바르게 따르는지 확인하기 위해 텍스트를 확인합니다.