머신러닝과 자연어 처리란?

자연어 처리를 위한 머신러닝 모델

머신러닝과 자연어 처리는 현대 인공지능 분야에서 핵심적인 기술로 자리잡고 있다. 이러한 분야에서 국내 연구 기관인 ETRI에서 개발한 korBERT와 SKT에서 공개한 koGPT2는 주목할 만한 머신러닝 모델이다. koBERT는 구글에서 공개한 BERT 모델을 기반으로 한 한국어 자연어처리 모델이다.

ETRI 사이트에서 신청을 통해 이 모델을 사용할 수 있다. korBERT는 BERT와 같은 Transformer 아키텍처를 사용하여 텍스트 전처리 및 문장 요약 등의 자연어 처리 작업에 사용된다. 이 모델은 국내 연구자들에게 널리 사용되며, 뛰어난 성능과 안정성으로 인해 인기를 얻고 있다.

koGPT2는 SKT에서 개발한 자연어처리 모델로, 이름에서 알 수 있듯이 OpenAI의 GPT-2 모델을 한국어에 맞게 학습시킨 것이다. koGPT2도 korBERT와 마찬가지로 GitHub에서 공개되어 있으며, 높은 자연어 이해력과 텍스트 생성 능력을 가지고 있다. 이 모델은 2021년에 공개되었으며, koBERT의 성능을 더욱 개선하고 다양한 자연어 처리 작업에 활용할 수 있게 되었다.

korBERT와 koGPT2는 모두 한국어 자연어 처리에 특화된 머신러닝 모델로, 각각의 장점과 용도에 따라 다양한 자연어 처리 작업에 활용될 수 있다. 이러한 모델들은 국내 연구 및 산업 분야에서 널리 활용되고 있으며, 지속적인 연구와 발전을 통해 더욱 뛰어난 성능과 다양한 기능을 제공할 것으로 기대된다.

머신러닝 모델	개발 기관	기반 모델	공개 여부
korBERT	ETRI	BERT	공개
koGPT2	SKT	GPT-2	공개

 

자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 컴퓨터와 인간 언어 간의 상호작용을 가능하게 하는 인공지능의 한 분야입니다. 이는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 반응할 수 있도록 돕는 기술로, 검색 엔진, 음성인식 시스템, 번역 서비스 등 다양한 애플리케이션에서 사용됩니다.

 

NLP의 주요 작업들

1. 토큰화(Tokenization): 텍스트를 개별 단위(단어나 문장 등)로 나누는 과정입니다.
2. 형태소 분석(Morphological Analysis): 단어를 더 작은 의미 단위인 형태소로 분석합니다.
3. 구문 분석(Parsing): 문장의 구조를 파악하고 문법적 관계를 이해하는 과정입니다.
4. 개체명 인식(Named Entity Recognition, NER): 텍스트에서 특정 정보(사람 이름, 장소 이름 등)을 식별하는 과정입니다.
5. 감성 분석(Sentiment Analysis): 텍스트에서 감정이나 태도를 파악하는 과정입니다.

NLP에 대한 깊은 이해는 컴퓨터과학과 언어학 모두 필요하며 종종 통계와 기계 학습 기법도 사용됩니다.

NLP와 딥러닝

딥러닝은 NLP 연구에 크게 기여한 방법론 중 하나로서 복잡한 패턴을 학습할 수 있는 심층 신경망 모델을 사용합니다. 딥러닝 모델 중 가장 널리 쓰이는 것으로 순환신경망(RNN), LSTM(Long Short-Term Memory), Transformer 등이 있습니다.

GPT-4 같은 최신 AI 모델들은 이러한 딥러닝 방법론을 활용하여 사람처럼 자연스럽게 대화하거나 글을 쓰는 것이 가능합니다. 이런 모델들은 인터넷 검색, 고객 서비스, 실시간 번역 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.