수정하기 - AI의 자연어 처리 기술은 어떻게 작동하는가?

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AI의 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 기술은 사람의 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리하도록 만드는 일련의 알고리즘과 모델을 뜻합니다. 이 기술이 작동하는 과정을 크게 네 단계—전처리, 표현(임베딩), 모델 학습, 응용 및 생성—로 나누어 살펴볼 수 있습니다.    1. 전처리(Preprocessing)       자연어는 철자, 띄어쓰기, 어미 변화 같은 다양한 불규칙성을 지니고 있어, 기계가 그대로 이해하기는 어렵습니다. 따라서 먼저 텍스트를 정제하고 <a href='https://sangseek.com/sangseeks/표준화/ko'>표준화</a>하는 과정을 거칩니다.       • 토큰화(Tokenization): 문장이나 단락 단위로 입력된 텍스트를 단어, 형태소, 혹은 서브워드 단위로 쪼갭니다. 한국어의 경우 형태소 분석기를 써서 어근과 어미를 분리하기도 합니다.       • 정규화(Normalization): 대문자·소문자 통일, 구두점 제거, 오탈자 교정, 줄임말 확장 등을 통해 텍스트 표기를 일관되게 만듭니다.       • 불용어 제거(Stop-word Removal) 및 어간 추출(Stemming)·표제어 추출(Lemmatization): 의미에 영향이 적은 단어를 걸러내거나 단어의 기본형을 찾아 어휘의 분산을 줄입니다.    2. 표현(Representation)       기계 학습 모델은 수치 연산을 기반으로 하므로, 텍스트를 벡터 형태로 변환해야 합니다. 초기에는 카운트 기반의 희소 벡터(bag-of-words, TF-IDF 등)를 썼지만, 현재는 보다 풍부한 의미를 담는 분산 표현(distributed representation)을 주로 사용합니다.       • 워드 임베딩(Word Embedding): 단어를 실수 벡터 공간에 매핑하여, 의미적으로 유사한 단어들이 가까운 벡터로 표현됩니다. 대표적으로 Word2Vec, GloVe 등이 있습니다.       • 컨텍스트 기반 임베딩(Contextual Embedding): BERT나 GPT처럼 문맥을 반영하여 단어 벡터가 입력 문장에 따라 다르게 생성되는 방법입니다. 이 덕분에 ‘bank’라는 단어가 ‘강둑’인지 ‘금융기관’인지 문맥에 맞춰 구별할 수 있습니다.    3. 모델 학습(Model Training)       임베딩된 벡터를 입력으로 받아 언어의 패턴을 학습하는 단계입니다.       • 시퀀스 모델: 과거에는 순환신경망(RNN), LSTM, GRU 같은 구조가 주를 이뤘습니다. 이들은 시퀀스 데이터를 앞뒤 맥락과 함께 처리하지만, 긴 문맥을 학습할 때 정보 손실이 발생하기도 했습니다.       • 어텐션과 <a href='https://sangseek.com/sangseeks/트랜스포머/ko'>트랜스포머</a>(Transformer): 어텐션 메커니즘은 입력 시퀀스 내에서 중요한 부분에 가중치를 두고 문맥을 동적으로 참조합니다. 트랜스포머 구조는 병렬 연산이 가능해 대규모 데이터 학습에 유리하며, BERT·GPT 계열 모델의 핵심이 됩니다.       • 사전 학습(Pre-training)과 미세 조정(Fine-tuning): 방대한 말뭉치(코퍼스)를 이용해 언어 모델을 먼저 학습시킨 뒤, 감정분석·개체명 인식·질의응답 같은 특정 과제에 맞추어 추가 학습합니다. 이렇게 하면 작은 데이터셋으로도 높은 성능을 얻을 수 있습니다.    4. 응용 및 생성(Application & Generation)       학습된 모델은 여러 자연어 처리 과제에 응용됩니다.       • 분류(Classification): 스팸 메일 분류, 문서 주제 분류, 감정 분석 등       • 개체명 인식(Named Entity Recognition): 텍스트에서 사람·장소·기관명 등을 식별       • 기계 번역(Machine Translation): 한 언어를 다른 언어로 번역       • 요약(Summarization): 긴 문서를 핵심만 뽑아 줄이기       • 질의응답(Question Answering): 주어진 지식 내에서 사용자의 질문에 답변       • 대화 생성(Dialogue Generation) 및 텍스트 생성(Text Generation): 챗봇, 글쓰기 보조, 스토리 창작 지원 등       생성 태스크에서는 일반적으로 디코더(decoder) 구조를 통해 다음 단어를 순차적으로 예측합니다. 빔 서치(beam search)나 토픽 제한, 온도 파라미터 같은 기법을 쓰면 보다 자연스럽고 다양한 출력을 얻을 수 있습니다.    5. 평가(Evaluation)       모델의 성능은 정답과 <a href='https://sangseek.com/sangseeks/예측 결과/ko'>예측 결과</a>를 비교하여 평가합니다.       • 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현률(Recall), F1 스코어: 분류 과제에 주로 사용       • BLEU, ROUGE: 번역·요약 등 생성 과제의 문장 유사도 평가       • 인간 평가(Human Evaluation): 기계 척도로는 잡히지 않는 품질을 사람이 직접 판단하기도 합니다.    6. 지속적 개선(Continuous Improvement)       • 사용자 피드백 반영: 실제 서비스에서 수집한 오류 사례를 재학습 데이터로 활용       • 도메인 특화 학습: 의료·법률·금융 등 특정 분야의 전문 용어와 문체를 반영       • 멀티모달 확장: 음성, 이미지, 코드 등 다른 형태의 데이터를 결합하여 이해·생성 범위 확대    이처럼 AI의 자연어 처리 기술은 데이터 전처리에서 출발해, 단어를 수치로 바꾸고(임베딩), 신경망 구조(Transformer 등)로 패턴을 학습한 뒤, 분류·생성·번역 등 다양한 응용 분야에 적용하는 복합적인 과정을 거쳐 작동합니다. 최근 대규모 사전 학습 언어 모델이 등장하면서, 이전보다 훨씬 적은 비용과 노력으로도 고품질의 언어 이해 및 생성이 가능해졌습니다.