자연어 이해(NLU)

자연어 이해(NLU)란 무엇인가요?

자연어 이해는 컴퓨터가 단어를 읽는 것뿐만 아니라 문맥에서 그 단어가 의미하는 바를 이해하도록 가르치는 것을 포함합니다. 이는 단순한 키워드 발견이나 패턴 매칭을 넘어서는 것입니다. NLU 시스템은 문장 구조를 분석하고, 문법적 관계를 식별하고, 명명된 개체를 인식하며, 가장 중요한 것은 사용자의 기본 의도를 파악하는 것입니다. NLU의 주요 작업에는 엔티티 추출 (이름이나 위치와 같은 주요 정보 식별)과 인간 언어에 내재된 뉘앙스와 모호성을 이해하는 작업이 포함됩니다. NLU는 지능적인 언어 상호 작용을 지원하는 '이해 엔진'이라고 생각하면 됩니다.

NLU의 관련성

NLU는 인간 커뮤니케이션과 기계 계산 사이의 간극을 메우는 데 필수적입니다. 빅 데이터 시대에는 많은 정보가 비정형 텍스트나 음성으로 존재합니다. NLU는 이러한 데이터를 이해할 수 있는 도구를 제공하여 인사이트를 확보하고 보다 직관적인 기술 인터페이스를 구현합니다. NLU가 없다면 가상 비서나 복잡한 데이터 분석 도구와 같은 AI 애플리케이션은 사용자의 요구를 정확하게 해석하는 데 어려움을 겪을 것입니다. AI가 일상 생활과 헬스케어부터 고객 서비스에 이르기까지 다양한 산업에 통합됨에 따라 그 중요성은 더욱 커지고 있습니다.

NLU의 응용

NLU 기술은 기계가 언어 기반 입력을 효과적으로 이해하고 이에 대응할 수 있게 함으로써 수많은 실제 애플리케이션을 구동합니다. 다음은 두 가지 구체적인 예시입니다:

• 챗봇 및 가상 비서: NLU를 사용하면 Google 어시스턴트나 Amazon Alexa 같은 가상 비서가 사용자의 명령이나 질문을 정확하게 이해할 수 있습니다. "내일 날씨가 어때?" 또는 "오후 5시에 엄마에게 전화하라고 알려줘"라고 물으면 NLU는 요청을 처리하여 의도(날씨 질문, 미리 알림 생성)와 관련 개체(내일, 엄마, 오후 5시)를 식별하여 올바른 응답 또는 조치를 제공합니다.
• 감정 분석: 기업들은 감성 분석용 NLU를 사용해 리뷰, 소셜 미디어, 설문조사에서 여론이나 고객 만족도를 측정합니다. NLU 알고리즘은 텍스트를 분석하여 감정 어조(긍정, 부정, 중립)를 결정하고 문맥을 이해하여 제품 개발이나 브랜드 관리에 유용한 인사이트를 제공합니다. 산업 전반에 걸쳐 다양한 감성 분석 애플리케이션을 살펴볼 수 있습니다.

NLU와 관련 개념

NLU는 다른 AI 및 언어 처리 용어와 함께 논의되는 경우가 많지만, 그 초점은 분명합니다:

• NLU와 NLP: 자연어 처리(NLP)는 언어의 모든 계산적 조작을 포괄하는 보다 광범위한 분야입니다. 여기에는 NLU(입력 이해)와 NLG(자연어 생성) (출력 생성)가 포함됩니다. NLU는 특히 이해 구성 요소입니다.
• NLU와 시맨틱 검색 비교: 시맨틱 검색은 NLU 기술에 크게 의존합니다. 키워드를 일치시키는 대신 NLU를 사용하여 검색 쿼리의 의미와 의도를 이해함으로써 보다 관련성 높은 결과를 제공합니다. Ultralytics Explorer와 같은 도구는 데이터 세트 탐색을 위해 시맨틱 기능을 활용합니다.
• NLU와 NER: 명명된 엔티티 인식(NER) 은 NLU 내에서 흔히 사용되는 작업입니다. NLU는 전반적인 의미 이해를 목표로 하는 반면, NER은 특히 텍스트 내에서 미리 정의된 개체(예: 사람, 조직, 날짜)를 식별하고 분류하는 데 중점을 둡니다.

NLU를 지원하는 기술

최신 NLU 시스템은 머신 러닝(ML), 특히 딥 러닝(DL)을 많이 활용합니다. Transformers와 같은 아키텍처와 BERT와 같은 모델은 언어의 문맥 관계를 효과적으로 포착함으로써 NLU 기능을 크게 발전시켰습니다. 이러한 발전은 오늘날의 대규모 언어 모델(LLM)의 힘을 뒷받침합니다. 스탠포드 NLP 그룹과 같은 선도적인 연구 기관과 스파시 같은 오픈 소스 도구, 그리고 다음과 같은 플랫폼의 라이브러리가 이를 뒷받침합니다. Hugging Face 와 같은 플랫폼의 라이브러리가 이 분야에 크게 기여하고 있습니다. Ultralytics HUB와 같은 플랫폼은 주로 컴퓨터 비전(CV)에 중점을 두지만, 기본 AI 원칙은 특히 비전과 언어를 결합한 멀티모달 애플리케이션에서 겹치는 경우가 많습니다.