자연어 이해(Natural Language Understanding, NLU)는 인간의 언어를 기계가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 과정을 말합니다. NLU는 입력된 텍스트나 음성을 분석하여 의미를 파악하고 구문적인 구조를 이해하는 작업을 수행합니다. 이를 통해 기계는 사용자의 의도와 요청을 이해하고 적절한 응답을 생성할 수 있습니다.

자연어 이해의 예시:

사용자 의도 파악 예시:

• 사용자 입력: “오늘 날씨 알려줘.”
• NLU 결과: “날씨 정보를 요청하는 의도를 파악했습니다.”

엔터티 인식 예시:

• 사용자 입력: “내일 오후 3시에 약속이 있어.”
• NLU 결과: “날짜와 시간 엔터티를 추출했습니다. 날짜: 내일, 시간: 오후 3시.”

예제 코드:

Python의 spaCy 라이브러리를 사용하여 자연어 이해를 수행하는 간단한 예제 코드를 보겠습니다.

1. 먼저 spaCy 라이브러리를 설치합니다.

pip install spacy` 

1. 아래의 예제 코드를 참고하여 NLU 작업을 수행합니다.

import spacy

## spaCy 모델 로드
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")

## 사용자 입력 처리
user_input = "Tell me about the benefits of exercise."

## 자연어 이해 수행
doc = nlp(user_input)

## 사용자 의도 추론
intent = None
for token in doc:
    if token.dep_ == "ROOT":
        intent = token.text
        break

print("사용자 의도:", intent)` 

위의 코드는 입력된 텍스트의 자연어 이해를 수행하여 사용자의 의도를 추론하는 예제입니다. 간단한 문장에서 ‘ROOT’로 표시된 단어를 추출하여 사용자 의도로 간주합니다.

자연어 이해는 다양한 NLP 작업에 필수적인 요소로, 음성 인식, 문서 분류, 의도 파악, 엔터티 인식 등에서 중요한 역할을 합니다.