자연어처리/개념

1.자연어 처리란? (What is NLP?)

m으스으m 2025. 2. 28. 13:07

1. 자연어(Natural Language)란?

우리는 매일 말하고, 글을 쓰고, 메시지를 주고받는다. 이 과정에서 사용하는 언어는 사람이 직관적으로 이해하고 사용할 수 있는 **자연어(Natural Language)**이다. 한국어, 영어, 일본어 같은 언어들이 모두 자연어에 해당한다.

그러나 컴퓨터는 우리가 사용하는 자연어를 바로 이해하지 못한다. 숫자와 명령어를 다루는 컴퓨터에게 자연어는 너무 복잡하고 애매모호하다. 예를 들어, 다음 문장을 보자.

"나는 배가 너무 아파."

여기서 '배'는 배고프다는 의미일 수도 있고, 배가 아플 수도 있으며, 배(Boat, ship)를 뜻할 수도 있다.

이러한 문제를 해결하기 위해 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 기술이 등장했다.

2. 자연어 처리(NLP)란?

**자연어 처리(NLP)**는 사람이 사용하는 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 연구하는 분야이다. 쉽게 말해, "컴퓨터가 인간의 언어를 읽고, 쓰고, 말하고, 이해할 수 있도록 만드는 기술"이다.

대표적인 NLP 기술을 예로 들면 다음과 같다.

  • 챗봇(Chatbot): 카카오톡 챗봇, AI 고객센터
  • 기계 번역(Machine Translation): Google 번역, Papago
  • 음성 인식(Speech Recognition): Siri, Google Assistant
  • 감성 분석(Sentiment Analysis): 트위터에서 긍정/부정 감정 분석
  • 문서 요약(Summarization): 긴 기사를 짧게 요약하기

이제, 우리가 직접 간단한 NLP를 구현해보자!

3. 간단한 자연어 처리 예제 (Python)

우선, 가장 기본적인 NLP 작업인 **토큰화(Tokenization)**를 실행해보자. 토큰화란 문장을 단어(혹은 형태소) 단위로 나누는 과정이다.

3.1. 토큰화(Tokenization)란?

**토큰화(Tokenization)**는 문장을 분석하기 위해 작은 단위(토큰)로 나누는 과정이다.

왜 토큰화를 해야 할까?

  • 컴퓨터가 자연어를 처리할 때 단어 단위로 의미를 분석하는 것이 중요하기 때문이다.
  • 단어별 빈도를 계산하거나, 특정 단어가 얼마나 중요한지 판단할 때 필수적인 과정이다.
  • 검색 엔진에서 키워드 검색을 수행할 때, 문서를 효율적으로 검색하기 위해 단어 단위로 나눠야 한다.

Python으로 한국어 문장 토큰화하기

from konlpy.tag import Okt

okt = Okt()
sentence = "나는 오늘 기분이 너무 좋아!"

tokens = okt.morphs(sentence)
print(tokens)  # ['나', '는', '오늘', '기분', '이', '너무', '좋아', '!']

설명:

  • Okt는 한국어 형태소 분석기 중 하나다.
  • morphs() 함수는 문장을 형태소(단어) 단위로 나눈다.

3.2. 품사 태깅 (POS Tagging)이란?

품사 태깅(POS Tagging)은 각 단어가 어떤 품사(명사, 동사, 형용사 등)에 속하는지 분석하는 과정이다.

왜 품사 태깅이 필요할까?

  • 단어의 역할을 파악하여 문장의 구조를 이해할 수 있다.
  • 감성 분석(Sentiment Analysis)에서 긍정/부정 단어를 정확하게 구분할 수 있다.
  • 번역, 요약, 문서 분류 등의 NLP 작업에서 문맥을 고려하는 데 중요한 역할을 한다.

Python으로 품사 태깅 실행하기

pos_tags = okt.pos(sentence)
print(pos_tags)
# [('나', 'Noun'), ('는', 'Josa'), ('오늘', 'Noun'), ('기분', 'Noun'), ('이', 'Josa'), ('너무', 'Adverb'), ('좋아', 'Adjective'), ('!', 'Punctuation')]

주요 품사 태깅 종류

  • Noun (명사): 사람, 사물, 개념을 나타내는 단어 (예: 나, 집, 학교)
  • Verb (동사): 동작이나 상태를 나타내는 단어 (예: 먹다, 자다, 하다)
  • Adjective (형용사): 성질이나 상태를 나타내는 단어 (예: 크다, 아름답다, 좋다)
  • Adverb (부사): 동사나 형용사를 수식하는 단어 (예: 매우, 빨리, 너무)
  • Josa (조사): 문법적 관계를 나타내는 단어 (예: 은, 는, 이, 가)
  • Punctuation (구두점): 문장부호 (예: ., !, ?)

이제 컴퓨터가 문장을 더 잘 이해할 수 있도록 도와주는 첫 번째 걸음을 떼었다!

4. NLP가 중요한 이유

NLP는 단순한 기술이 아니라, 현대 사회에서 필수적인 요소가 되었다. 우리가 매일 사용하는 검색 엔진, 음성 비서, 추천 시스템 등이 NLP를 기반으로 동작한다.

앞으로 우리는 NLP의 다양한 개념과 기술들을 하나씩 배워볼 것이다. 다음 글에서는 NLP의 주요 단계와 개념에 대해 다룰 예정이다.

다음 편도 기대해줘! 😊