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빅데이터 분석기사,ADsP와 ADP

자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)의 이해

by 귀주대 2023. 12. 14.

 

자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)는 인간이 사용하는 자연어를 컴퓨터가 이해하고 처리하는 인공 지능의 하위 분야입니다. NLP는 컴퓨터가 사람의 언어를 이해하고 생성하며, 텍스트 정보를 분석하여 이해하고 활용하는 기술을 포함합니다.

자연어 처리의 주요 기술 및 활용:

1. 텍스트 분석(Text Analysis): 텍스트 마이닝, 정보 검색, 토픽 모델링 등과 같은 방법을 사용하여 대량의 텍스트 데이터를 분석하고 이해하는 기술을 포함합니다.

2. 개체명 인식(Named Entity Recognition, NER): 문서에서 사람, 장소, 날짜, 조직과 같은 특정 단어나 구절을 인식하고 분류하는 기술로, 정보 추출 및 요약에 활용됩니다.

3. 감성 분석(Sentiment Analysis): 텍스트 내용의 감정, 의견, 태도 등을 분석하여 긍정적, 부정적, 중립적인 의견을 파악하는 기술로, 소셜 미디어 분석, 제품 평가 등에 사용됩니다.

4. 기계 번역(Machine Translation): 한 언어로 작성된 텍스트를 다른 언어로 자동으로 번역하는 기술로, 구글 번역과 같은 서비스에서 사용됩니다.

5. 자동 요약(Automatic Summarization): 긴 문서를 중요한 정보를 유지하면서 짧게 요약하는 기술로, 정보 검색, 문서 요약에 활용됩니다.

6. 언어 생성(Language Generation): 자연스러운 텍스트를 생성하는 기술로, 대화형 챗봇, 기사 생성 등에 사용됩니다.

7. 문장 구문 분석(Syntactic Parsing): 문장의 구조를 분석하여 구문 구조를 이해하고 해석하는 기술로, 기계 번역, 음성 인식 등에 활용됩니다.

NLP는 기계 학습, 딥러닝, 자연어 이해, 통계 등 다양한 기술과 방법을 사용하여 구현됩니다. 텍스트 데이터의 특징, 문법, 언어적 맥락 등을 이해하고 처리하여 인간의 언어를 기계가 이해하고 활용할 수 있도록 합니다. 또한, NLP는 검색 엔진, 자동 번역, 챗봇, 정보 추출, 문서 분류, 텍스트 마이닝, 감정 분석 등 다양한 분야에서 응용되어 인간과 기계 사이의 자연스러운 의사소통을 가능하게 합니다.

 

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