NLP, 인간의 언어를 배운 AI

컴퓨터와 언어의 만남 : 자연어 처리(NLP)란?

우리는 매일 말과 글을 통해 소통하지만, 컴퓨터는 이런 언어를 바로 이해하지 못합니다. 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 바로 이 문제를 해결하기 위해, 컴퓨터가 사람의 언어를 이해하고 다룰 수 있도록 돕는 인공지능 분야예요. 언어학, 컴퓨터 과학, 머신러닝이 결합된 이 분야는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형식으로 바꾸는 데 중점을 둡니다. 덕분에 우리는 챗봇과 대화하고, 음성으로 AI 스피커에게 명령하거나, 자동으로 이메일의 스팸을 걸러내는 등 다양한 편리함을 누릴 수 있게 되었어요.

언어를 숫자로 바꾸는 마법 : 워드 임베딩

사람의 언어는 '정형 데이터'처럼 딱 정해진 틀이 없는 '비정형 데이터'예요. 컴퓨터는 이런 데이터를 그대로 처리할 수 없기 때문에, 의미를 담은 숫자로 변환하는 과정이 꼭 필요합니다. 이 과정을 워드 임베딩(Word Embedding)이라고 부르며, 단어를 고차원의 의미 있는 벡터 공간의 한 지점으로 표현하는 방법이에요. 이는 마치 데카르트가 파리의 위치를 좌표로 표현했듯이, 단어의 의미를 좌표평면 위에 나타내는 것과 같아요.

데카르트는 천장에 붙어 있는 파리의 정확한 위치를 가리키기 위해 좌표의 개념의 만들었다.

주변 단어들의 문맥을 학습하여 단어 벡터를 생성한다.

이 기술의 핵심은 비슷한 의미를 가진 단어들은 벡터 공간에서 서로 가까운 위치에 배치된다는 점입니다. 예를 들어, 왕(king)과 여왕(queen)은 서로 의미가 비슷하기 때문에 벡터 공간에서도 가까운 지점에 놓이게 돼요. 이를 통해 컴퓨터는 단어의 의미를 단순히 외우는 것이 아니라, 단어들 사이의 관계를 이해할 수 있게 됩니다.

이러한 워드 임베딩 기술 덕분에 흥미로운 연산도 가능해졌어요. 예를 들어, '서울-한국+도쿄'와 같은 벡터 연산을 수행하면 '일본'이라는 결과가 나올 수 있죠. 이는 단어의 의미 관계를 수학적으로 계산할 수 있음을 보여주는 아주 좋은 예시예요.

AI와 인간 언어의 소통을 위한 필수 열쇠

자연어 처리와 워드 임베딩은 인공지능 분야에서 매우 중요한 역할을 합니다. 이 기술들이 없다면 AI는 인간의 언어를 그저 무의미한 문자와 기호의 나열로만 인식하게 될 거예요. 워드 임베딩은 AI가 언어의 의미를 파악하는 첫걸음이자 가장 핵심적인 도구이며, 자연어 처리는 이를 기반으로 실제 세상의 언어 문제를 해결하는 응용 기술입니다. 이 두 가지 개념이 있기에, AI는 단순히 문장을 분석하는 것을 넘어 문맥을 이해하고, 심지어는 새로운 문장을 만들어낼 수 있게 되는 거죠.

일상생활 속 사례들

이런 개념들이 막연하게 느껴질 수 있지만, 사실 우리는 이미 일상생활에서 NLP와 워드 임베딩 기술을 기반으로 한 수많은 서비스를 사용하고 있어요. 우리가 네이버나 구글에 검색어를 입력하면, 검색 엔진은 단어의 의미적 유사성을 파악하여 우리가 원하는 정보를 찾아줍니다.

출처 : 강승우의 머신러닝 이야기

예를 들어, '파리 여행지'를 검색하면 '프랑스 파리 가볼 만한 곳'과 같은 문서를 찾아주는 것이 워드 임베딩의 역할이에요. '구글 번역기'나 '파파고'와 같은 번역 서비스는 문장의 의미를 벡터로 변환한 뒤 다른 언어로 다시 생성하는 과정을 거칩니다. 언어의 의미를 파악하는 NLP 기술이 없다면 정확한 번역은 불가능하겠죠. 마지막으로 챗봇 'ChatGPT'나 '제미나이' 같은 AI 챗봇은 우리가 입력하는 언어를 보고 자연스럽게 대답하기 위해 NLP 기술을 활용합니다. 사용자의 의도를 파악하고, 그에 맞는 적절한 답변을 생성해 주는 것은 바로 NLP의 핵심 기능입니다.