AI 핵심, 자연어 처리 NLP, NLU, NLG의 뜻과 차이점

최신 포스팅했던 “LLM, sLM, sLLM, LMM의 뜻과 차이점” 글에 대하여 많은 호응 해 주셔서 감사합니다. 관련 내용에서도 말씀드렸던 자연어 처리 부분의 용어도 상황에 따라 다소 혼돈스러울 수 있어서 이어서 포스팅합니다. 조금씩 차이점이 있다는 점에 염두하여 끝까지 읽어 주셨으면 좋겠습니다.

 

오늘은 AI핵심, 자연어 처리에서 사용되는 NLP, NLU, NLG 용어의 차이점에 대하여 알아보도록 하겠습니다.

 

 

자연어(Natural Language) 

쉽게 우리가 사용하는 언어를 자연어라 말합니다. 자연어 ↔ 인공어

 

인공적으로 만들어진 언어인 인공어와 구분하여 사람들이 일상적으로 사용하는 언어를 자연어라 이야기하고, 한국어, 영어, 중국어 등을 말합니다.

 

 

NLP(Natural Language Process) 

자연어를 이해하고 생성하는 모든 과정을 통틀어 자연어 처리, NLP라 이야기합니다.

뒤에서 설명드리는 NLU, NLG도 큰 틀에서는 자연어 처리라고 하는 NLP라 할 수 있습니다.

 

자연어 처리는 텍스트와 음성 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 과정으로, 기계가 인간의 언어를 인식하고 해석하는 인공지능 분야입니다. 대량의 데이터에서 패턴을 찾아내고, 이를 바탕으로 적절한 응답을 생성합니다.

 

그래서 자연어 처리는 전산 언어학, 기계 학습, 규칙 기반 모델링, 딥 러닝 등 다양한 접근 방식을 활용합니다. 최근에는 음성 인식, 의미 분석, 감정 분석 등 다양한 기능이 발전하여, 더욱 정확하고 정교한 사용자 응답을 생성할 수 있게 개발되고 있습니다.

 

음성인식 GPS, 스마트폰의 어시스턴트, Alexa, Siri 등을 예로 들 수 있습니다.

자연어와 인공어

 

 

NLU(Natural Language Understanding) 

자연어 이해를 뜻하는 NLU는 기계가 언어의 의미를 해석하도록 돕는 기술을 이야기합니다.

 

주로 구문 분석과 의미 분석을 통해 이루어지며, 문맥을 이해하고 단어의 의미를 정확히 파악하는 데 중점을 두게 되는데, 의도 인식, 감정 분석, 개체 인식 등 다양한 작업이 포함됩니다.

NLU는 기계가 문맥을 이해하기 위해 단어와 구문 간의 관계를 정의하고, 이를 바탕으로 의미를 도출하게 됩니다.

 

지능형 가상 비서, 검색 엔진 최적화, 비즈니스 챗봇 등을 예로 들 수 있습니다.

 

 

NLG(Natural Language Generation) 

자연어 생성을 뜻하는 NLG는 기계가 구조화된 데이터로부터 인간 언어를 생성하는 과정을 이야기합니다.

 

NLP, NLU와는 달리, 데이터에 기반한 응답을 생성하는 데 중점을 두기 때문에 콘텐츠 결정, 자연어 생성, 실현 단계로 나뉘며, 각 단계에서 텍스트의 흐름과 문법적 정확성을 검토합니다.

 

비즈니스 데이터 분석, 자동 요약 생성 등을 예로 들 수 있습니다.

NLP NLU NLG

 

오늘은 AI핵심, 자연어 처리에서 사용되는 NLP, NLU, NLG 용어의 차이점에 대하여 알아보았습니다.

 

NLP, NLU, NLG는 서로 긴밀하게 연관되어 있으며, 해당 기술의 강점을 활용하여 인간과 기계 간의 소통을 원활하게 만들어 주는 기술입니다. 이러한 기술들이 우리의 삶을 어떻게 변화시키고 있는지, 앞으로 어떤 가능성을 열어줄 수 있을지 함께 고민해 보시면 좋겠습니다. 이상, 해피바이러스였습니다. 

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