NLP의 구성

NLP는 크게 NLU와 NLG, 이 두 가지로 구분됩니다. 이 시리즈에서는 주로 NLU를 다룰 예정입니다.

✔ NLU?

NLU란 Natural Langauge Understanding의 약자로, 컴퓨터가 자연어를 이해하는 과정에 초점을 맞춥니다.

우리는 한국어로 된 문장을 들었을 때, 그 문장이 무엇을 의미하는지, 어떤 문법으로 이루어지는지 자연스럽게 알 수 있습니다. 하지만 컴퓨터는 그렇지 않습니다. 0101의 데이터 집합으로 볼 뿐이죠. 따라서 사람의 표현을 컴퓨터에 알아듣게 하기 위해서는 자연어를 쪼개고 하는 일련의 과정이 필요합니다.

따라서 NLU에서는 자연어로 이루어진 문장을 형태소나 단어별로 분리하거나, 품사를 태깅하는 등 형태적 분석이 이루어집니다. 또한 문장과 문맥 간의 관련성을 분석하여 발화자의 의도를 이해하는 과정도 NLU에 포함되어 있습니다.

✔ NLG?

NLG는 Natural Langauge Generating의 약자로 컴퓨터가 자연어를 생성하는 과정에 초점을 맞춥니다.

NLP는 컴퓨터가 자연어를 처리할 수 있게 함으로써 사람과 컴퓨터가 원활하게 상호작용하는 것을 목적으로 하고 있습니다. 그러한 면에서 NLG는 NLU를 통해 이해한 자연어 문장에 대해 답변하거나, 자연어로 된 글을 읽고 요약을 생성하는 등 상호작용을 위한 의미 있는 문장을 생성하는 과정을 담고 있습니다.

NLG의 대표적인 예시로는 답변, 스토리 생성, 뉴스 요약 등이 있습니다.