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자연어 이해(NLU)는 자연어 처리의 더 큰 주제 내에서 기술적인 개념입니다. NLU는 자연어를 컴퓨터가 해석할 수 있는 형식으로 번역하는 과정에 책임이 있습니다. 본질적으로, 컴퓨터가 언어 데이터를 처리하기 전에 데이터를 이해해야 합니다.
NLU를 위한 기술에는 공통의 구문과 문법 규칙을 사용하여 컴퓨터가 자연어의 의미와 맥락을 이해할 수 있도록 하는 것이 포함됩니다. 이러한 기술의 궁극적인 목표는 컴퓨터가 언어를 인간과 같은 방식으로 이해하고, 언어를 작성하고 이해할 수 있는 직관적인 언어 이해를 갖게 하는 것입니다.
NLU(자연어 이해) 정의
컴퓨터 과학자와 NLP 전문가가 인간의 언어를 이해할 수 있도록 컴퓨터에 다양한 기술을 사용합니다. 대부분의 기술은 “구문 분석” 범주에 속합니다. 구문 분석 기술에는 다음이 포함됩니다.
- lemmatization
- stemming
- 단어 분리
- 구문 분석
- 형태소 분리
- 문장 분리
- 품사 태깅
이러한 구문 분석 기술은 단어 그룹에 문법 규칙을 적용하고 이러한 규칙을 사용하여 의미를 유도하려고 합니다. 반면에 NLU는 “의미 분석” 기술을 사용합니다.
의미 분석은 컴퓨터 알고리즘을 텍스트에 적용하여 자연어의 맥락에서 단어의 의미를 이해하려고 시도합니다. 구문 규칙 기반 접근 방식에 의존하는 대신 의미를 이해하려고 합니다. 구문의 올바름 또는 잘못됨은 필수적으로 구문의 유효성과 상관관계가 없습니다. 의미가 없는 구문적으로 올바른 구문과 의미가 있지만 구문적으로 잘못된 구문이 있을 수 있습니다. 단어의 의미를 가장 잘 이해하기 위해 NLU는 구문 구조와 규칙에 덜 의존하는 단어 그룹의 의미를 감지하기 위한 다양한 기술을 적용합니다.
NLU는 발전하고 있는 분야이며, 이는 인공 지능의 어려운 문제 중 하나입니다. 기계가 인간의 언어를 이해할 수 있도록 다양한 기술과 도구가 개발되고 있습니다. 대부분의 NLU 시스템에는 공통의 핵심 구성 요소가 있습니다. 언어에 대한 어휘와 텍스트 파서 및 언어를 이해하는 데 필요한 규칙이 필요합니다. 시스템은 또한 의미를 이해할 수 있도록 의미론 이론이 필요합니다. 언어를 해석하는 데 사용되는 다양한 의미론 이론이 있습니다.
일반적인 NLU 기술에는 다음이 포함됩니다.
명명된 实体 인식은 사람, 중요 장소/물건과 같은 “명명된 实体”를 인식하는 과정입니다. 명명된 实体 인식은 본문에서 기본 개념과 참조를 구분하고 명명된 实체를 식별하여 위치, 날짜, 조직, 사람, 작품 등과 같은 범주에 넣는 것을 통해 작동합니다.
단어 의미 구분은 단어가 나타나는 맥락에 따라 단어의 의미 또는 의미를 결정하는 과정입니다. 단어 의미 구분은 단어를 맥락화하기 위해 품사 태깅기를 사용하는 경우가 많습니다. 단어 의미 구분의 지도된 방법에는 지원 벡터 기계와 메모리 기반 학습이 포함됩니다. 그러나 대부분의 단어 의미 구분 모델은 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 데이터를 모두 사용하는 반감도 모델입니다.
NLU(자연어 이해) 예시
NLU의 일반적인 예로는 자동推論, 자동 티켓 라우팅, 기계 번역, 질문 응답이 있습니다.
자동推論
자동推論은 기계에 논리 또는 推論을 제공하는 것을 목표로 하는 분야입니다. 이는 의학적 진단 또는 수학적 정리를 프로그래밍 방식으로 해결하려고 하는 인지 과학의 한 가지 분支입니다. NLU는 정보를 수집하고 분석하고 정보에 따라 결론을 도출하는 데 사용됩니다.
자동 티켓 라우팅
NLU는 종종 고객 서비스 작업을 자동화하는 데 사용됩니다. 고객 서비스 티켓이 생성되면 챗봇과 다른 기계가 고객의 필요성의 기본적인 성격을 해석하고 올바른 부서로 라우팅할 수 있습니다. 회사에서는 매일 수천 개의 지원 요청을 받으므로 NLU 알고리즘은 티켓을 우선순위로 지정하고 지원 에이전트가보다 효율적인 방식으로 처리할 수 있도록 합니다.
기계 번역
언어 간의 언어 또는 텍스트를 정확하게 번역하는 것은 어렵습니다. 실제로, 기계 번역은 NLP 및 NLU에서 가장 어려운 문제 중 하나입니다. 많은 기계 번역 시스템은 언어 간 번역을 위해 언어 규칙을 사용합니다. 그러나 연구자들은 언어 간 번역을更加 정확하게 하는更加 복잡한 방법을 추구하고 있습니다. NLU 기계 번역은 대상 텍스트와 관련된 컨텍스트 및 의미 정보를 유지하여 더욱 정확한 번역을 가능하게 합니다. 가장 정확한 기계 번역 시스템은 언어 규칙과 의미를 추출하는 알고리즘을 결합합니다.
질문 응답
음성 인식은 자연어로 질문을 이해하도록 컴퓨터에 NLU 기술을 사용합니다. NLU는 기기의 사용자에게 자연어로 응답을 제공하는 데 사용됩니다. 디지털 어시스턴트에게 질문을 할 때 NLU는 기계가 질문을 이해하도록 도와주며, 이전 문장의 컨텍스트와 인식된 엔티티와 같은 기능을 기반으로 가장 적절한 답변을 선택합니다.
