자연어 이해(NLU)는 기계가 인간의 언어를 이해하고 해석할 수 있도록 하는 데 초점을 맞춘 인공 지능(AI)의 하위 분야입니다. 자연어 처리(NLP)와 연관성을 공유하지만, NLU는 텍스트 뒤에 숨겨진 의미를 해석하여 기계가 문맥, 의도, 감정을 이해할 수 있도록 하는 데서 한 걸음 더 나아갑니다.
NLU는 머신러닝 알고리즘을 사용하여 텍스트를 분석합니다. 이는 문장 내의 의도 및 실체와 같은 요소를 식별합니다. 예를 들어 "금요일에 뉴욕행 항공편 예약"이라는 문구에서 NLU는 작업(예약), 개체(항공편), 날짜(금요일)를 구분합니다.
NLU는 문맥 정보를 캡처하여 언어 이해력을 향상시키기 위해 트랜스포머 모델에서 설명한 트랜스포머와 같은 기술에 크게 의존합니다. 순환 신경망(RNN) 과 주의 메커니즘도 중요한 역할을 하는 방법을 살펴보세요.
NLU 기술은 복잡한 인간 언어를 이해해야 하는 많은 AI 애플리케이션에서 매우 중요한 역할을 합니다. 주요 애플리케이션은 다음과 같습니다:
NLU는 다양한 분야에서 활용되고 있습니다:
헬스케어: 의료 분야에서 NLU 모델은 환자 기록을 해석하고 데이터를 종합하여 진단 및 치료 제안을 내립니다. 이와 같은 애플리케이션에 대한 심층적인 인사이트는 의료 분야의 AI에서 확인하세요.
고객 서비스: 기업은 NLU를 사용하여 고객 서비스 상호 작용을 자동화함으로써 효율성과 사용자 만족도를 향상시킵니다. NLU 시스템은 고객 문제를 이해하고 정확한 솔루션을 제공합니다. AI가 금융 분야에서 고객 관계를 어떻게 혁신하고 있는지 자세히 알아보세요.
NLU는 종종 NLP 및 기타 언어 모델과 혼동되는 경우가 많지만 뚜렷한 차이점이 있습니다:
자연어 처리(NLP): 이해에 국한되지 않고 다양한 작업을 위한 광범위한 언어 처리 범위를 포괄합니다. NLP와의 차이점에 대해 자세히 알아보세요.
대규모 언어 모델(LLM): GPT-3 및 GPT-4와 같이 사람이 이해할 필요 없이 사람과 유사한 텍스트를 생성하는 데 중점을 둡니다.
기계 번역: NLU는 의미를 해석하는 반면, 기계 번역은 언어 간 텍스트 변환에 중점을 둡니다. 기계 번역 용어집에서 자세히 알아보세요.
AI가 발전함에 따라 NLU는 계속 진화하여 더욱 정교한 애플리케이션으로 발전하고 있습니다. Ultralytics YOLO 과 같은 Vision AI와의 통합을 통해 가능성은 더욱 확장됩니다. 어떻게 Ultralytics YOLO 모델이 AI를 어떻게 혁신하고 있는지 알아보세요.
NLU는 인간과 원활하게 상호작용하는 지능형 시스템을 만들어 기술을 더욱 접근하기 쉽고 직관적으로 만드는 데 중요한 단계입니다. 자세한 내용은 Ultralytics 블로그에서 AI의 최신 트렌드와 개발 동향을 살펴보세요.
