Natural Language Understanding(NLU)이란 무엇인가요?

조직은 NLU를 통해 음성 언어나 자연어로 된 서면 입력과 같은 비정형 데이터에서 인사이트를 추출할 수 있습니다. NLU를 통해 컴퓨터는 프로그래밍 언어를 사용하지 않고도 훈련되지 않은 사용자와 통신할 수도 있습니다.  

인간의 언어는 매우 미묘하고 복잡하며 모호함으로 가득 차 있기 때문에 NLU는 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하는 컴퓨터 과학자와 엔지니어에게 까다로운 머신 러닝 과제입니다. NLU 시스템을 사용하면 컴퓨터가 미묘한 뉘앙스, 복잡한 문장 구조, 잠재적으로 혼란스러울 수 있는 단어 사용, 속어와 방언 등 문어와 구어의 복잡한 내용을 파악할 수 있습니다.  

생성형 AI의 부상과 소비자 챗봇, 질문 답변,기계 번역 및 애플리케이션에서의 사용으로 인해 NLU는 상당한 상업적 투자를 받고 있습니다. NLU가 없으면 ChatGPT와 같은 대화형 챗봇이 존재할 수 없었을 것입니다. NLU 덕분에 생성형 AI 챗봇이 사용자와 현실감 있고 자연스러운 대화를 할 수 있습니다.

NLU는 컴퓨터가 인간의 언어로 이해하고 의사소통할 수 있도록 하는 광범위한 분야인 자연어 처리(NLP)의 일종입니다. NLP 작업에는 NLU와 같이 의미 이해에 중점을 두는 것 외에도 구문, 단어 정의, 품사와 같은 언어 요소의 매핑이 포함됩니다. 

NLP가 개발되기 전에는 사용자가 Python 및 C++와 같은 프로그래밍 언어를 통해 컴퓨터와 소통했습니다. 코딩은 여전히 프로그래밍 언어를 사용하지만, 노코드 소프트웨어 애플리케이션을 사용하면 사용자가 자연어로 컴퓨터에 직접 지시할 수 있습니다. 

NLP는 컴퓨터를 사용하여 언어를 분석하는 컴퓨터 과학 분야인 전산 언어학에서 나왔습니다. 머신 러닝 알고리즘과 딥러닝 모델의 도입으로 컴퓨터는 음성 인식 및 콘텐츠 생성과 같은 언어 관련 작업을 수행할 수 있게 되었습니다. 

자연어 생성(NLG)은 챗봇이 텍스트 요약을 전달하거나 사용자와 대화를 나눌 때와 같이 컴퓨터가 인간의 언어로 콘텐츠를 자동 생성하는 방법입니다. NLG는 일반적으로 NLU와 쌍을 이룹니다. 딥러닝 모델은 자연어 입력을 받아 NLU를 포함한 NLP를 통해 사용 가능한 데이터로 변환한 후 사용자가 이해할 수 있는 NLG로 응답을 생성합니다. 

NLP, NLG, NLU는 모두 관련이 있으며, NLP는 후자의 두 가지를 포함하는 가장 중요한 분야입니다. NLG는 ChatGPT와 같은 챗봇, 최신 고객 지원 봇, Amazon의 Alexa와 같은 음성 어시스턴트가 사용자와 상호 작용할 때 인간처럼 보이도록 하는 기술입니다.

Natural Language Understanding은 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 비정형 음성 또는 서면 언어를 그 내용과 의미를 나타내는 정형 데이터 모델로 변환하는 방식으로 작동합니다. NLU 시스템은 구문 분석을 적용하여 문장의 단어를 이해하고 의미 분석을 적용하여 말하는 내용의 의미를 처리합니다. 

NLU 알고리즘에 대한 지도 학습 기법에는 알고리즘에 레이블이 지정된 학습 데이터를 공급하는 작업이 포함됩니다. 이 방법은 알고리즘이 언어적 뉘앙스를 이해하도록 명시적으로 안내합니다(예: 동음이의어인 mean(평균, 무례함)을 통계적 맥락에서는 성격 평가와는 다르게 사용하는 경우). 

비지도 학습 기술은 알고리즘이 기본 관계와 패턴을 발견하도록 하는 것을 목표로 레이블이 지정되지 않은 대규모 데이터 세트에 알고리즘을 보여줍니다. 최신 NLU 모델은 일반적으로 지도 방식과 비지도 방식의 조합으로 학습됩니다. 

NLU를 가능하게 하는 주요 메커니즘은 다음과 같습니다. 

• 토큰화 및 임베딩

• 명명된 엔티티 인식(NER) 

• 의도 인식

NLU의 토큰화는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 비정형 텍스트를 더 작은 부분으로 분할한 다음 추가 분석할 수 있도록 하는 것입니다. 각 결과 세그먼트를 토큰이라고 합니다. 임베딩 알고리즘은 각 토큰을 숫자 표현으로 변환한 다음, 이를 3차원 벡터 공간에 표시하여 토큰 간의 관계를 매핑합니다. 

최신 NLU는 일반적으로 토큰 간의 종속성을 포착하는 데 탁월하기 때문에 GPT와 같은 트랜스포머 기반 모델을 사용합니다. 종속성은 시퀀스에서 멀리 있는 토큰 간의 장거리 관계입니다. 종속성을 올바르게 포착하면 컴퓨터가 긴 입력 시퀀스에서 컨텍스트에 대한 이해를 유지할 수 있습니다.

명명된 엔티티 인식(NER)은 텍스트 데이터에서 명명된 엔티티 또는 실제 개체를 식별하고 분류하는 정보 추출 기술입니다. 명명된 엔터티는 사람, 장소, 항목과 같은 물리적인 것일 수도 있고 날짜나 사람의 나이, 전화번호와 같은 추상적인 것일 수도 있습니다.

의도 인식은 NLU 알고리즘에 사용자가 원하는 작업을 알려줍니다. 검색 엔진은 의도 인식을 사용하여 해당 쿼리와 사실적 측면에서 관련이 있는 결과 뿐만 아니라 사용자가 원하는 정보를 제공하는 결과를 제공합니다. 

예를 들어, '치킨 티카 마살라'를 검색하면 레시피 목록이 표시될 가능성이 높습니다. 하지만 사용자가 대신 '내 근처의 치킨 티카 마살라'를 입력하면 어떻게 될까요? 의도 인식은 사용자가 치킨 티카 마살라를 직접 요리하고 싶어하지 않고 대신 현지 레스토랑에서 요리를 즐기고 싶어한다는 것을 검색 엔진에 알려줍니다.

NLU 애플리케이션은 컴퓨터가 인간과 직접 소통하거나 인간 언어 데이터를 처리해야 하는 광범위한 사용 사례에 걸쳐 있습니다. Natural Language Understanding 사용 사례는 다음과 같습니다. 

• 감정 분석

• 사용자 의도 

• 기계 번역 

• 고객 지원

• 음성 인식 

• 텍스트 분류

• 가상 상담사

감정 분석은 머신 러닝 모델을 적용하여 콘텐츠의 기분과 감정을 파악하는 것입니다. 예를 들어, 연구원은 소셜 미디어 게시물과 사용자 후기에 대한 감정 분석을 사용하여 사용자가 브랜드에 대해 어떻게 느끼는지 파악할 수 있습니다. 학습한 정보는 향후 제품 개발, 가격 조정 및 기타 변경에 적용될 수 있습니다. 

검색 엔진은 NLU를 사용하여 관련성이 더 높은 답변을 제공합니다. 검색 기능이 있는 웹사이트에도 동일한 원칙이 적용됩니다. 예를 들어 전자상거래 웹사이트는 사용자 검색에 대한 응답으로 가장 관련성이 높은 상품을 표시하여 잠재적으로 매출을 늘릴 수 있습니다. 검색 결과가 최적화되면 더 많은 사용자가 검색 엔진을 계속 사용하거나 구매하게 될 가능성이 높습니다.

기계 번역은 컴퓨터를 사용하여 자동화된 언어 번역을 수행하는 것입니다. 예를 들어, 구어체인 영어와 스페인어를 실시간으로 번역하는 모바일 애플리케이션을 상상해 보세요. 스페인어를 사용하는 사용자는 이러한 앱을 사용하여 영어 사용자와 대화하는 동시에 주변에서 영어로 말하는 모든 것을 이해할 수 있습니다. 

고객 지원 챗봇은 생성형 AI가 발전함에 따라 더욱 정교해졌습니다. NLU를 통해 챗봇은 사용자와 인간과 같은 대화를 나눌 수 있으며, 점점 더 많은 조직에서 고객 서비스 문의를 처리하고 일반적인 질문에 답하기 위해 챗봇을 배포하고 있습니다. 한편, 인간 직원은 AI가 처리하기에는 너무 복잡한 문제를 처리하여 고객 경험 인터페이스를 완성합니다. 

고객 지원 챗봇의 사용은 NLU를 포함한 AI의 발전이 어떻게 워크플로를 간소화하고 더 많은 워크플로 자동화로 이어졌는지 보여주는 한 가지 예입니다.

NLU 시스템은 사용자가 대기업에 전화를 걸 때 접하는 자동 라우팅 시스템과 같은 소프트웨어와 구두로 소통할 수 있도록 도와줍니다. 0을 반복적으로 누른 후에야 시스템에서 사람에게 통화를 전달하는 방법 대신, 발신자는 '사람과 대화하기'라고 말할 수 있습니다. NLU가 작동하면 소프트웨어는 사용자의 음성 요청을 실시간으로 구조화된 데이터로 변환하고 통화를 전달할 수 있습니다. 

조직들은 보다 나은 고객 경험을 제공하기 위해 가상 에이전트를 배치하기 시작했습니다. 이러한 모델은 NLU 및 NLG를 사용하여 상호 작용을 촉진하는 방식으로 사용자와 직접 상호작용하며, 사용자 및 조직을 대신하여 작동할 수 있습니다. Alexa 및 Siri와 같은 가상 어시스턴트도 NLU를 사용하여 사용자의 요청을 이행합니다.