자연어 이해(NLU)

자연어 이해(NLU)는 기계가 인간 언어의 의미를 이해할 수 있도록 하는 데 초점을 맞춘 인공 지능(AI) 및 자연어 처리(NLP) 의 하위 분야입니다. NLU는 단순히 단어를 처리하는 것과 달리 텍스트나 음성에서 의도, 문맥, 정서를 해석하는 것을 목표로 합니다. 이는 인간과 컴퓨터의 상호 작용 방정식에서 '이해'를 담당하는 부분으로, 모호하거나 구어체 또는 구조화되지 않은 언어일지라도 소프트웨어가 사용자의 진정한 의미를 파악할 수 있게 해줍니다. 이 기능은 사용자와 자신의 방식대로 상호작용할 수 있는 보다 직관적이고 강력한 AI 애플리케이션을 만드는 데 필수적인 요소입니다.

NLU의 핵심 구성 요소

NLU는 언어를 이해하는 복잡한 작업을 몇 가지 핵심 요소로 세분화합니다. NLU 시스템은 일반적으로 다음 작업의 조합을 수행하여 사용자 입력을 분해하고 해석합니다:

• 의도 인식: 사용자의 목표 또는 목적을 식별하는 프로세스입니다. 예를 들어 "뉴욕행 항공편 예약"이라는 문구에서 의도는 "항공편 예약"입니다. 이는 챗봇이나 가상 도우미와 같은 모든 작업 중심 시스템의 중요한 첫 단계입니다. Microsoft Azure LUIS와 같은 서비스가 인텐트를 처리하는 방법에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.
• 명명된 엔티티 인식(NER): 여기에는 텍스트의 주요 정보를 식별하고 이름, 조직, 위치, 날짜 및 수량과 같은 사전 정의된 범주로 분류하는 작업이 포함됩니다. 항공편 예약 예시에서 '뉴욕'은 위치 엔티티입니다.
• 감정 분석: 이 작업은 텍스트 본문의 감정 어조를 결정하여 긍정, 부정 또는 중립으로 분류합니다. 고객 피드백, 브랜드 평판 및 여론을 측정하는 데 널리 사용됩니다.
• 관계 추출: 이 고급 작업은 텍스트에서 서로 다른 개체 간의 의미 관계를 식별합니다. 예를 들어, 뉴스 기사에서 'Elon Musk'가 'Tesla'의 'CEO'임을 식별하는 것입니다. 이를 통해 비정형 데이터에서 정형화된 지식을 구축할 수 있습니다.

NLU를 지원하는 기술

최신 NLU는 머신 러닝(ML), 특히 딥 러닝(DL)의 발전에 크게 의존하고 있습니다. Transformers와 같은 신경망 아키텍처와 BERT와 같은 사전 학습된 모델은 언어 내의 복잡한 문맥 관계를 효과적으로 포착함으로써 NLU 기능을 혁신적으로 발전시켰습니다. 이러한 혁신은 현재 대규모 언어 모델(LLM)의 힘의 근간을 이루고 있습니다. 스탠포드 NLP 그룹과 같은 저명한 AI 연구 기관과 스파시, 허깅 페이스와 같은 오픈 소스 라이브러리 및 플랫폼은 이 분야의 발전에 크게 기여하고 있으며, 컴퓨터 언어학 협회(ACL)와 같은 조직이 연구를 주도하고 있습니다.

NLU와 관련 개념

NLU를 밀접하게 관련된 용어와 구별하는 것이 중요합니다:

• 자연어 처리(NLP): NLU는 NLP의 전문 하위 분야입니다. NLP는 컴퓨터와 인간의 언어가 교차하는 모든 측면을 포괄하는 광범위한 분야이지만, NLU는 특히 이해와 의미 추출(입력)에 초점을 맞추고 있습니다. NLP에는 인간과 유사한 텍스트(출력)를 생성하는 자연어 생성(NLG)도 포함됩니다. 요컨대, NLU는 '읽기'에 관한 것이지만 NLP는 언어를 '읽고, 쓰고, 조작하는 것'을 다룹니다.
• 컴퓨터 비전(CV): NLU는 언어 데이터를 다루는 반면, CV는 이미지 및 비디오와 같은 시각적 입력의 정보를 해석하는 데 중점을 둡니다. Ultralytics YOLO와 같은 CV 모델은 객체 감지와 같은 작업에 사용됩니다. 그러나 텍스트와 이미지를 모두 처리하는 멀티모달 모델에서 이 두 분야가 점점 더 교차하고 있으며, NLP와 CV를 연결하는 애플리케이션을 가능하게 합니다. Ultralytics HUB와 같은 플랫폼은 주로 비전 AI에 초점을 맞추고 있지만, 딥러닝의 기본 원리는 종종 겹치는 경우가 많습니다. AI 애플리케이션에 대한 자세한 내용은 Ultralytics 설명서를 참조하세요.