NLU(자연어 이해)는 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML)의 하위 도메인으로, 서면 또는 음성 형태로 자연스럽게 발생하는 인간 언어의 의미를 해석, 분석 및 추출하는 데 중점을 둡니다. NLU를 사용하면 기계가 언어적으로 복잡하고 구조화되지 않은 텍스트 또는 음성 데이터 뒤에 숨은 뉘앙스, 컨텍스트 및 의도를 이해할 수 있습니다. 이러한 이해를 통해 실제 인간 언어에 보다 적응력 있고 역동적이며 반응하는 방식으로 언어 정보를 처리하여 AI 기반 시스템과의 사용자 상호 작용을 보다 원활하고 직관적으로 만듭니다.
기술적인 관점에서 볼 때 NLU에는 토큰화, 품사 태그 지정, 구문 분석, 의미 역할 레이블 지정, 상호 참조 해결 등 수많은 복잡한 프로세스가 포함됩니다. 이러한 작업은 주어진 텍스트 내의 단어, 구 및 문장 간의 의미 있는 관계를 드러내는 데 도움이 됩니다. 또한 NLU 기술은 화용론, 담화 분석, 정서 분석과 같은 의사소통의 다른 측면을 고려하여 언어 구조와 의미를 넘어 확장됩니다. 이러한 포괄적인 접근 방식을 통해 NLU 기능으로 강화된 시스템은 사용자 입력 및 피드백을 효과적으로 이해 및 응답하고, 모호성을 식별하고, 다양한 언어 관련 작업을 처리할 수 있습니다.
NLU를 달성하기 위해 사용되는 여러 가지 알고리즘과 모델이 있으며, 그 중 일부에는 규칙 기반 시스템, 기계 학습 알고리즘, 딥 러닝 기술 및 이들의 조합이 포함됩니다. 심층 신경망(DNN) 및 변환기 기반 모델(예: BERT, GPT-3)과 같은 고급 데이터 기반 알고리즘의 출현으로 최근 몇 년간 NLU의 효율성이 크게 향상되었습니다. 이러한 발전으로 인해 다음과 같은 많은 사용 사례에서 놀라운 발전이 이루어졌습니다.
- 텍스트 분류: 텍스트 데이터를 미리 정의된 카테고리로 분류합니다.
- 명명된 개체 인식: 텍스트 내에서 이름, 조직, 위치 등과 같은 개체를 식별하고 분류합니다.
- 질문 응답: 자연어 질문에 정확하고 의미 있는 답변을 제공합니다.
- 요약: 많은 양의 텍스트에서 간결하고 일관된 요약을 만듭니다.
- 자동 번역: 문맥과 의미를 유지하면서 텍스트나 음성을 한 언어에서 다른 언어로 변환합니다.
- 의도 인식: 주어진 사용자 입력 뒤에 있는 목적이나 목표를 결정합니다.
- 감정 분석: 텍스트나 음성 데이터에 표현된 감정(긍정적, 부정적, 중립적 등)을 해석하고 분류합니다.
NLU 기술은 지속적으로 개발되어 더 높은 수준의 정교함을 달성함에 따라 여러 산업에 걸쳐 다양한 AI 및 ML 애플리케이션의 필수 구성 요소가 되었습니다. 예를 들어, NLU는 관련성 있고 의미 있는 응답을 제공하기 위해 사용자 입력에 대한 정확한 이해와 해석에 의존하는 가상 비서 및 챗봇과 같은 인간-컴퓨터 인터페이스 개발에 중요한 역할을 해왔습니다. 또한 NLU는 텍스트 분석, 시장 조사, 소셜 미디어 모니터링, 고객 지원 등에서 유용성을 발견했습니다.
백엔드, 웹 및 모바일 애플리케이션을 생성하기 위한 강력한 no-code 플랫폼 AppMaster NLU를 소프트웨어 솔루션에 통합하여 사용자 상호 작용을 간소화하고 전반적인 사용자 경험을 향상시킬 수 있는 방법을 보여줍니다. AppMaster NLU 기능을 활용하여 중소기업 및 기업을 포함한 다양한 고객이 기술 수준에 관계없이 직관적이고 사용자 친화적인 애플리케이션을 쉽게 만들 수 있도록 지원합니다. 이는 궁극적으로 보다 효율적인 애플리케이션 개발과 비용 절감으로 이어지며 고객은 NLU 기술의 복잡한 세부 사항에 대해 걱정하지 않고 비즈니스 성과 달성에 집중할 수 있습니다.
마지막으로 NLU를 성공적으로 구현하려면 데이터의 중요성을 강조하는 것이 중요합니다. NLU 모델을 훈련하는 데 사용되는 데이터의 품질과 양은 성능과 정확성을 결정하는 데 중요한 역할을 합니다. 결과적으로, 원하는 수준의 이해와 해석을 달성하려면 고품질 데이터 수집과 적절한 주석에 투자하는 것이 중요합니다. 또한, AI 및 ML 연구의 지속적인 발전은 의심할 여지 없이 NLU 기술의 확장 및 개선에 지속적으로 기여하여 최신 애플리케이션 개발에서 점점 더 필수적인 측면이 될 것입니다.
