자연어 처리와 언어 모델의 기초
자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기술입니다. 언어 모델은 문장의 확률을 계산하고 다음 단어를 예측하는 수학적 모델로, 현대 NLP의 핵심 기술입니다.
자연어 처리의 주요 작업
- 토큰화(Tokenization): 문장을 단어나 문자 단위로 분할
- 품사 태깅(POS Tagging): 각 단어의 품사(명사, 동사 등) 분류
- 구문 분석(Parsing): 문장의 구조와 문법적 관계 파악
- 의미 분석: 단어와 문장의 의미 이해
- 텍스트 분류/생성: 감정 분석, 기계 번역, 요약 등
언어 모델의 발전 과정
- 통계적 언어 모델(1980-2000년대): N-gram 모델, 단어 공기 빈도 기반
- 신경망 언어 모델(2000년대): Word2Vec, 분산 표현 학습
- 순환 신경망(2010년대): RNN, LSTM으로 순차적 언어 처리
- Transformer 기반(2017년~): 병렬 처리와 장기 의존성 해결
- 대규모 언어모델(2018년~): BERT, GPT 등 사전학습 모델
실생활 적용: 구글 번역, 시리/알렉사, 스마트폰 키보드 자동완성, 검색 엔진 등에서 NLP 기술이 활용됩니다.
