자연어 처리(NLP)의 개념: 텍스트 처리부터 토크나이제이션까지

자연어 처리(NLP)의 개념: 텍스트 처리부터 토크나이제이션까지

 

자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 인공지능의 한 분야입니다. NLP는 텍스트 분류, 감성 분석, 기계 번역, 챗봇, 질문 답변 시스템 등 다양한 응용 분야에서 사용됩니다. NLP의 기본 개념을 이해하는 것은 이러한 응용 분야를 개발하고 효과적으로 활용하는 데 필수적입니다.

 

하지만 언어는 매우 복잡하고 다층적이기 때문에, 컴퓨터가 이를 이해하도록 하는 데에는 많은 도전 과제가 따릅니다. 이 글에서는 NLP에서 필수적인 기본 개념인 텍스트 처리와 토크나이제이션(Tokenization)을 중심으로 자연어 처리가 어떻게 이루어지는지 설명하겠습니다.

 

NLP의 기본 개념: 언어의 복잡성과 도전 과제

1) 언어의 특성과 NLP의 어려움

언어는 복잡하고 모호한 특성으로 인해 컴퓨터가 처리하기에 까다롭습니다. 예를 들어, 동음이의어나 다의어로 인해 동일한 단어가 여러 가지 의미를 가질 수 있습니다. 문맥에 따라 단어의 의미가 달라지는 문맥 의존성도 언어 처리의 어려움 중 하나입니다.

 

예를 들어,

• 동음이의어: "배가 아프다"에서 '배'는 신체 부위를 뜻하지만, "배를 타다"에서는 탈것을 의미합니다.
• 다의어: "들다"는 "물건을 들다"와 "집에 들다"처럼 서로 다른 의미로 사용됩니다.
• 문맥 의존성: "그는 딸기를 먹었다"와 "그는 딸기 같은 얼굴을 했다"에서 '딸기'의 의미가 다르게 해석됩니다.

NLP는 이러한 복잡한 언어적 특성을 처리하고, 이를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 변환하는 작업을 수행해야 합니다.

 

2) NLP의 주요 작업

NLP는 다양한 수준의 언어 처리 작업을 포함합니다.

• 형태소 분석(Morphological Analysis): '먹었다'를 '먹-' (어간)과 '-었다' (어미)로 분석하는 등 단어의 구조와 형태를 분석합니다.
• 구문 분석(Syntactic Analysis): "나는 빵을 먹었다"라는 문장에서 '나'가 주어, '빵을'이 목적어, '먹었다'가 서술어임을 파악하는 등 문장의 문법적 구조를 분석합니다.
• 의미 분석(Semantic Analysis): "그녀는 은행에 갔다"에서 '은행'이 금융기관을 의미하는지 강둑을 의미하는지 파악하는 등 단어와 문장의 의미를 이해합니다.
• 화용 분석(Pragmatic Analysis): "여기 좀 춥지 않나요?"라는 말이 단순한 질문인지 아니면 창문을 닫아달라는 간접적인 요청인지 파악하는 등 언어의 실제 사용 맥락에서의 의미를 분석합니다.

이러한 작업들은 서로 연관되어 있으며, 종종 동시에 수행됩니다.

 

텍스트 처리의 기본 단계: 데이터 정리부터 의미 분석까지

NLP의 시작점은 텍스트 처리입니다. 이는 원시 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 정리하고, 불필요한 요소를 제거하는 단계입니다.

 

1) 텍스트 정규화(Text Normalization)

텍스트 데이터를 일관된 형식으로 변환하는 정규화는 NLP의 첫 번째 중요한 단계입니다. 이를 통해 서로 다른 형태의 단어가 동일하게 인식되도록 하며, 분석의 정확성을 높입니다. 텍스트 정규화는 마치 책의 페이지를 깔끔하게 정리하는 것과 같습니다. 원시 텍스트를 일관된 형식으로 변환하는 과정입니다.

• 대소문자 통일:
  예: "Hello WORLD" → "hello world"
  "Hello"와 "hello"를 동일한 단어로 처리하기 위해 소문자로 변환합니다.
• 특수 문자 처리:
  예: "Hello, world!" → "Hello world"
  쉼표, 느낌표 등 분석에 필요 없는 문자를 제거하여 핵심 정보에 집중합니다.
• 축약형 처리:
  예: "I'm gonna" → "I am going to"
  일상 대화체를 표준 형식으로 변환하여 일관성을 유지합니다.

이 과정은 마치 여러 사람이 각자의 필체로 쓴 글을 컴퓨터가 읽기 쉬운 타이핑된 텍스트로 변환하는 것과 유사합니다.

 

2) 노이즈 제거(Noise Removal)

노이즈 제거는 텍스트에서 불필요한 정보를 걸러내는 과정입니다.

• HTML 태그 제거:
  예: "Hello world" → "Hello world"
  웹 페이지에서 가져온 텍스트의 레이아웃 정보를 제거합니다.
• 불필요한 공백 제거:
  예: "Hello world" → "Hello world"
  여러 개의 공백을 하나로 줄여 텍스트를 깔끔하게 만듭니다.
• 숫자 처리:
  예: "I have 3 apples" → "I have [NUM] apples"
  분석 목적에 따라 숫자를 특별한 토큰으로 대체할 수 있습니다.

이는 마치 사진에서 배경 잡음을 제거하여 주요 피사체를 더 선명하게 만드는 것과 비슷합니다.

 

3) 불용어 제거(Stop Words Removal)

불용어 제거는 텍스트에서 의미 분석에 크게 기여하지 않는 일반적인 단어들을 제거하는 과정입니다.

• 예: "The cat is on the mat" → "cat mat"

'the', 'is', 'on'과 같은 단어들은 문장의 구조를 위해 필요하지만, 주요 의미 파악에는 크게 기여하지 않습니다. 이들을 제거함으로써 '고양이'와 '매트'라는 핵심 정보에 집중할 수 있게 됩니다.

이는 마치 교과서에서 형광펜으로 중요한 부분만 하이라이트 하는 것과 유사합니다. 그러나 때에 따라 이 과정이 중요한 맥락 정보를 제거할 수 있으므로 신중히 적용해야 합니다.

 

4) 어간 추출(Stemming)과 표제어 추출(Lemmatization)

어간 추출(Stemming)과 표제어 추출(Lemmatization)은 단어를 그 기본 형태로 변환하는 과정입니다.

• 어간 추출: 단어의 어미나 접사를 제거해 어간만 남기는 방식입니다. "running"을 "run"으로 변환하는 것이 그 예입니다.
• 표제어 추출: 단어의 문법적 변화에 관계없이 기본 형태로 변환합니다. "better"를 "good"으로 변환하는 것처럼 더 정교한 처리를 할 수 있습니다.

 

토크나이제이션(Tokenization): 텍스트를 의미 있는 단위로 나누기

토크나이제이션은 긴 문자열을 의미 있는 작은 단위(토큰)로 나누는 과정입니다. 이는 NLP의 가장 기본적이면서도 중요한 단계로, 후속 분석의 기초가 됩니다.

• 단어 기반 토크나이제이션:
  예: "I love NLP!" → ["I", "love", "NLP", "!"]
  이는 가장 기본적인 방법으로, 영어와 같이 단어 경계가 명확한 언어에 적합합니다.
• 형태소 기반 토크나이제이션:
  예: "나는 학교에 갑니다" → ["나", "는", "학교", "에", "가", "ㅂ니다"]
  한국어와 같이 조사나 어미가 복잡한 언어에서 사용됩니다. 각 형태소의 의미와 기능을 분리하여 분석할 수 있게 해줍니다.
• 하위 단어(Subword) 토크나이제이션:
  예: "deeplearning" → ["deep", "learn", "ing"]
  긴 단어나 희귀 단어를 더 작은 의미 단위로 분해합니다. 이는 새로운 단어나 합성어를 다루는 데 유용합니다.

토크나이제이션은 마치 레고 블록을 분해하는 것과 같습니다. 큰 텍스트 덩어리를 작은 의미 단위로 나누어, 후속 분석이 각 '블록'의 의미와 관계를 더 쉽게 파악할 수 있게 합니다.

 

언어별 토크나이제이션의 차이

토크나이제이션 방법은 언어마다 다르게 적용됩니다. 영어는 단어 간 공백이 분명해 비교적 쉽게 처리할 수 있지만, 한국어는 조사와 어미가 복잡해 형태소 분석이 필수적입니다. 또한, 중국어와 일본어는 공백이 없기 때문에 더욱 정교한 토크나이제이션 기법이 필요합니다.

• 영어: 공백과 구두점을 기준으로 비교적 쉽게 분리 가능합니다.
  예: "Hello, world!" → ["Hello", ",", "world", "!"]
• 중국어, 일본어: 단어 간 공백이 없어 복잡한 알고리즘이 필요합니다.
  예: "我爱自然语言处理" (중국어: 나는 자연어처리를 사랑한다)
• → ["我", "爱", "自然", "语言", "处理"]
• 한국어: 조사와 어미 때문에 형태소 분석이 중요합니다.
  예: "나는 자연어처리를 공부한다"
• → ["나", "는", "자연어", "처리", "를", "공부", "하", "ㄴ다"]

 

NLP 파이프라인: 텍스트에서 의미 추출하기

위의 내용을 정리해보자면, NLP 파이프라인은 일반적으로 다음과 같은 단계를 포함합니다.

• 텍스트 수집: 웹 스크래핑이나 데이터베이스에서 원시 텍스트를 수집합니다.
• 텍스트 정규화: 텍스트 데이터를 일관된 형식으로 변환합니다.
• 토크나이제이션: 텍스트를 단어, 형태소 등으로 분리하여 토큰화합니다.
• 불용어 제거: 분석에 방해가 되는 불필요한 단어들을 제거합니다.
• 어간/표제어 추출: 단어를 기본형으로 변환해 일관성을 유지합니다.
• 품사 태깅: 각 단어의 품사를 식별합니다.
• 개체명 인식(NER): 텍스트에서 인명, 지명, 조직명 등 중요한 개체를 인식합니다.
• 구문 분석: 문장의 구조를 파악해 주어, 목적어, 서술어 등을 식별합니다.
• 의미 분석: 텍스트의 의미를 이해하고 문맥을 분석합니다.

이러한 단계를 거쳐 원시 텍스트에서 의미 있는 정보를 추출하고 분석합니다.

 

NLP의 현재와 미래

 

NLP는 빠르게 발전하고 있는 분야입니다. 기본적인 텍스트 처리와 토크나이제이션부터 시작하여, 최근에는 BERT, GPT와 같은 딥러닝 기반의 고급 모델들이 등장하여 더욱 정교한 언어 이해와 생성이 가능해졌습니다. 그러나 여전히 해결해야 할 과제들이 많습니다. 언어의 모호성 해결, 문맥 이해 능력 향상, 다국어 처리 등이 주요 연구 주제입니다. 또한, NLP 모델의 편향성 문제와 윤리적 사용에 대한 고민도 중요한 이슈입니다.

 

앞으로 NLP는 더욱 발전하여 인간-기계 상호작용을 혁신적으로 변화시킬 것으로 기대됩니다. 음성 인식, 자동 번역, 대화형 AI 등의 기술이 더욱 정교해지면서, 우리의 일상생활과 업무 환경에 큰 변화를 가져올 것입니다.