머신 러닝과 자연어 처리

최근 머신러닝 기술이 대두되면서, 이를 자연어 처리(NLP)에 활용할 경우 여러 가지 가능성이 대두되고 있습니다. 이번 글에서는 이를 설명하기 위해, 먼저 머신러닝과 자연어 처리가 무엇인지 간단히 알아보겠습니다.

머신러닝 개요

머신러닝은 주어진 데이터를 이용하여 데이터 패턴을 학습하는 것을 의미합니다. 이에 따라 데이터 분석 및 패턴 인식, 그리고 이를 통한 예측과 분류 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 머신러닝은 기본적으로 지도학습, 비지도학습, 강화학습 세 가지 유형으로 나뉩니다. 그리고 이러한 머신러닝 기술은 입력 데이터와 출력 데이터 간의 매핑을 수행하기 때문에, 이를 통해 데이터와 관련된 여러 문제들이 해결됩니다.

최근 머신러닝 기술 발전으로 AI 분야에 뛰어든 많은 인재들이 있으며, 이런 머신러닝 기능은 우리 생활로 이어지기도 합니다. 예를 들어, 서울시는 머신러닝 기반의 스마트 도로 안전 상황판을 우리 도로에 설치해, 도로 위에 누적되는 변화된 교통 데이터를 수집, 분석해 교통 상황과 안전사고 정보를 실시간으로 제공하고 있습니다. 이처럼 머신러닝을 이용하면 다양한 기술 발전과 효과적인 정책, 경제 활성화 및 일자리 창출에도 기여할 수 있습니다.

자연어 처리 개요

자연어, 즉 사람이 사용하는 언어는 언어의 특징 상 컴퓨터가 쉽게 분석하지 못하는 언어입니다. 이러한 자연어를 분석하는 기술을 NLP라고 하며, 이를 통해 언어 정보를 추출하거나, 기계 번역, 문서 분류 등 다양한 활용이 이루어지고 있습니다.

하지만 자연어 처리 기술은 정확도 문제로 인해 많은 한계가 존재합니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 딥러닝 개념을 도입하여 대량의 데이터를 이용한 학습을 수행하면서 보다 구체적인 분석과 예측이 가능해졌습니다.

NLP 분야에서 가장 유용하게 활용되는 기술로는 Word Embedding이 있습니다. Word Embedding은 자연어 처리에서 단어(word)를 벡터(vector)화하여 처리하는 방법입니다. 단어를 일정한 길이로 벡터화하면 컴퓨터가 좀 더 쉽게 처리할 수 있으며, 특히 성능 좋은 딥러닝 모델을 이용하는 경우에 상당한 효과를 볼 수 있습니다.

데이터 수집과 전처리

머신러닝과 NLP 분야에서 모델 학습 전, 데이터 수집 및 전처리 과정이 꼭 필요합니다. 데이터 수집 과정에서는 수집 대상 데이터를 명확히 정의하는 것이 중요합니다. 이를 통해 입력 데이터에 있는 노이즈와 극단값을 최소화할 수 있습니다.

데이터 전처리 과정에서는 수집된 데이터를 모델 학습에 적합한 형태로 가공하는 과정입니다. 자연어 처리(NLP) 분야에서는 이를 토큰화(tokenization)라고 합니다. 이는 문장을 띄어쓰기를 기준으로 자르는 것에서 출발하여, 형태소 분석(morphological analysis)이나 명사 추출(noun extraction) 등 다양한 방법으로 구현하여야 합니다.

NLP 디자인 패턴

NLP 분야에서는 디자인 패턴을 적용하여 자연어 분석을 진행할 때 일어날 수 있는 다양한 문제점에 대해 대처해 나갈 수 있습니다. 올바른 디자인 패턴을 적용함으로써 자연어 분석 성능을 향상하고, 모델의 일반화 능력을 향상할 수 있습니다.

불균형 데이터 문제에 대처하는 class weighting 등의 방법과 모델 학습을 위한 학습 계획(learning plan)의 개발 등, 효과적인 디자인 패턴을 개발하고 적용함으로써 자연어 분석을 더욱 효과적으로 수행할 수 있습니다.

머신러닝을 이용한 자연어 생성 기술

자연어 생성 기술은 대표적인 NLP 분야 중 하나입니다. 최근의 자연어 생성 기술인 GPT-4는 입력에 대한 출력을 가장 최적화시킨 결과를 출력하는 방식으로 우수한 성능을 보여주고 있습니다. GPT-4는 OpenAI에서 개발한 큰 규모의 딥러닝 언어 모델로, 대규모 텍스트 데이터를 기반으로 학습한 딥러닝 모형입니다.

GPT-4 외에도 자연어 생성 분야에서는 다양한 기술들이 적용되고 있습니다. 이러한 기술들은 언어 생성에서의 자연스러움, 문법적 정확도 등을 고려해 발전되고 있습니다.

머신러닝 라이브러리의 도입

머신러닝을 활용한 NLP 영역에서는 라이브러리 도입의 필요성이 높습니다. 이는 머신 러닝 모델과 알고리즘을 구현하는 데에 매우 유용한 툴이며, PyTorch, Tensor Flow와 같은 라이브러리를 이용하면 모델 학습 및 예측, 그리고 이에 대한 시각화 작업 등을 더욱 편리하게 할 수 있습니다.

자연어 처리를 위한 모델의 발전 방향

현재까지 NLP 분야에서는 다양한 모델들의 성능 개선이 이루어졌습니다. 그러나 정확한 문장 제안이나 다중 문장 이해 등의 문제에 대한 대처, 일부 언어 처리 작업에서 대형 모델을 다루는 데 필요한 많은 메모리와 계산 능력, 속도 등의 문제를 해결해야 할 필요성이 있습니다.

따라서, 이러한 문제점들을 극복하기 위해 향후에는 딥러닝 기술뿐만 아니라, 통계 모델 등이 적극적으로 고려될 것으로 예상됩니다.

자연어 처리에 응용하면서 해결해야 할 문제점

머신러닝과 자연어 처리를 결합한 분야에서는 현재까지 다양한 문제점들이 존재합니다. 긴 문서, 다양한 문서 포맷으로부터 정보 추출, 개념과 관계 추정, 문서 분류 등의 문제가 있습니다. 이와 같은 문제점들을 극복하기 위해서는 사전에 체계적인 계획과 접근법을 마련하고, 정확한 데이터 수집과 전처리가 필요합니다.