[파이썬] 자연어 처리(NLP)의 기본 개념과 원리

04 Sep 2023

python

자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 인간이 사용하는 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 분야입니다. NLP는 기계 번역, 문서 분류, 감정 분석, 질의응답 시스템 등 다양한 응용 분야에서 사용되며, 최근에는 딥 러닝과 같은 인공지능 기술의 발전으로 많은 관심을 받고 있습니다.

NLP의 기본 개념

1. 단어 토큰화 (Word Tokenization)

단어 토큰화는 자연어 텍스트를 단어 단위로 분할하는 과정입니다. 문장을 단어로 쪼개어 처리하는 것이 다양한 NLP 작업의 기초입니다. 예를 들어, “Hello, how are you?”라는 문장을 토큰화하면 [“Hello”, “,”, “how”, “are”, “you”, “?”]와 같이 토큰으로 분할됩니다.

2. 형태소 분석 (Morphological Analysis)

형태소 분석은 단어의 형태와 문법적 속성을 파악하는 작업입니다. 형태소는 의미를 가지는 가장 작은 단위로, 명사, 동사, 형용사 등으로 나뉘어집니다. 형태소 분석을 통해 단어의 원형을 찾거나 문법적 속성을 탐지하여 문장을 더 세부적으로 이해할 수 있습니다.

3. 문장 구문 분석 (Syntactic Parsing)

문장 구문 분석은 문장의 구조를 분석하는 작업입니다. 이를 통해 주어, 동사, 목적어와 같은 문장 요소의 관계를 파악할 수 있습니다. 예를 들어, “I saw a cat chasing a mouse”라는 문장을 구문 분석하면 “I”가 주어, “saw”가 동사, “a cat”가 목적어, “chasing”가 동사, “a mouse”가 목적어인 문장 구조를 파악할 수 있습니다.

4. 의미 분석 (Semantic Analysis)

의미 분석은 문장의 의미를 이해하고 해석하는 작업입니다. 이를 통해 단어의 뜻을 추론하거나 문맥에 따른 다의성을 해결할 수 있습니다. 예를 들어, “Bank”라는 단어는 “은행”이 될 수도 있고 “강변”이 될 수도 있습니다. 의미 분석은 문장 내에서 해당 단어가 어떤 의미로 사용되었는지 파악하여 이를 구별할 수 있습니다.

NLP의 기본 원리

NLP는 다양한 알고리즘과 기술을 활용하여 자연어를 처리합니다. 다음은 NLP에서 주로 사용되는 몇 가지 기본 원리입니다.

1. Bag-of-Words (BoW)

BoW는 문서나 문장을 단어의 모음으로 표현하는 방법입니다. 각 단어의 출현 빈도를 계산하여 벡터로 나타냅니다. 이 방법은 문장의 순서나 문맥을 고려하지 않고 단어들의 분포만을 고려하기 때문에 간단하고 효과적인 방법입니다.

2. Word Embedding

Word Embedding은 단어를 고정된 크기의 실수 벡터로 표현하는 방법입니다. 이러한 벡터는 단어 간의 의미적 유사성을 반영하며, 신경망 기반의 Word2Vec, GloVe, BERT 등이 널리 사용되고 있습니다. 단어의 잠재 의미를 탐색하고 문맥에 맞는 표현을 얻을 수 있습니다.

3. Recurrent Neural Networks (RNN)

RNN은 순차적인 데이터를 처리하기 위한 인공 신경망 구조입니다. 이를 사용하여 문장이나 문서와 같은 텍스트 데이터를 처리하고, 시계열 데이터에 대한 모델링에도 적용할 수 있습니다. RNN은 이전 단계의 은닉 상태를 현재 단계에 전달하여 시퀀스 정보를 학습할 수 있습니다.

4. Transformer

Transformer는 자연어 처리 작업에 많이 사용되는 딥 러닝 모델입니다. 이 모델은 Attention 메커니즘을 기반으로 하며, 입력과 출력 간의 관계를 학습하는 데 효과적입니다. Transformer는 기계 번역, 질의응답 시스템 등 다양한 NLP 작업에 적용되고 있습니다.

import nltk
nltk.download('punkt')
from nltk.tokenize import word_tokenize

sentence = "Hello, how are you?"
tokens = word_tokenize(sentence)
print(tokens)

위의 예제 코드는 NLTK(Python의 자연어 처리 라이브러리)를 사용하여 문장을 단어로 토큰화하는 방법을 보여줍니다. “Hello, how are you?”라는 문장을 토큰화하면 [“Hello”, “,”, “how”, “are”, “you”, “?”]가 출력됩니다.

NLP는 계속해서 발전하고 있으며, 자연어 처리의 기본 개념과 원리를 이해하는 것은 다양한 NLP 작업을 수행하는 데 도움이 될 것입니다.