NLP 대 NLU: 언어 이해에서 처리까지

인공 지능은 우리 삶의 점점 더 중요한 부분이되고 있습니다. 그러나 인간의 언어를 이해하는 데 있어 기술은 여전히 ​​모든 답을 줄 수 있는 단계가 아닙니다.

1950년대부터 컴퓨터와 언어는 단순한 입력에서 복잡한 텍스트에 이르기까지 함께 작동했습니다. 기계가 충분히 지능적인지 아닌지를 알아보기 위해 튜링 테스트를 수행한 사람은 앨런 튜링이었습니다.

이것이 기업들이 자연어 처리를 사용하여 텍스트에서 정보를 추출하는 이유입니다.

AI와 머신러닝(ML)과 함께 NLU(자연어 이해), NLP((자연어 처리), NLG(자연어 생성)는 사용자가 원하는 것을 이해하는 데 필수적인 역할을 했습니다.

또한 NLU 및 NLG는 점점 더 중요해지고 있는 NLP의 일부입니다. 이러한 기술은 기계 학습을 사용하여 다양한 방식으로 사용될 수 있는 텍스트의 의미를 결정합니다.

그렇다면 NLU와 NLP의 차이점은 무엇입니까? 이를 이해하려면 먼저 각 용어가 무엇을 의미하는지 알고 모호한 부분을 명확히 해야 합니다.

이 블로그 기사에서는 NLU와 NLP의 차이점을 강조하고 뉘앙스를 이해했습니다.

자연어 처리란 무엇입니까?

NLP 또는 자연어 처리는 자연어 데이터를 모델링하는 것을 목표로 하는 계산 언어학에서 진화했습니다.

또한 NLP는 대량의 인적 데이터를 처리하고 기계 학습 및 딥 러닝 기술 사용에 중점을 둡니다.

컴퓨터 과학, 정보 시스템, 언어학, 커뮤니케이션 및 철학 분야에서 일반적으로 사용됩니다.

NLP에는 계산 언어학, 구문 분석, 음성 인식, 기계 번역 등을 포함한 많은 하위 필드가 있습니다.

자연어 처리는 구조화되지 않은 텍스트를 가져와 올바른 형식이나 구조화된 텍스트로 변환하는 방식으로 작동합니다. 사용자가 무언가를 말할 때 의미하는 바를 이해하기 위해 분석된 많은 양의 데이터에 대해 알고리즘을 구축하고 모델을 훈련하는 방식으로 작동합니다.

다양한 엔터티를 함께 사용 및 식별(엔티티 인식으로 명명)하고 단어 패턴을 식별하여 작동합니다. 단어 패턴은 토큰화, 형태소 분석 및 표제어 지정과 같은 방법을 사용하여 식별됩니다.

NLP는 구문 분석, 음성 인식, 품사 태깅 및 정보 추출과 같은 다양한 작업을 수행합니다.

현실 세계에서 NLP는 텍스트 요약, 감정 분석, 주제 추출, 명명된 엔터티 인식, 품사 태깅, 관계 추출, 형태소 분석, 텍스트 마이닝, 기계 번역 및 자동화된 질문 응답 및 온톨로지 채우기에 사용됩니다. , 언어 모델링 및 기타 언어 관련 작업.

자연어 이해란?

NLU는 문장의 의미를 이해하기 위해 텍스트의 의미론적 분석을 사용하는 자연어 처리의 하위 집합입니다 .

같은 글이 많은 의미를 가질 수도 있고, 다른 단어가 같은 의미를 가질 수도 있고, 상황에 따라 의미가 바뀔 수도 있습니다.

NLU 알고리즘은 계산 방법을 사용하여 다양한 소스의 텍스트를 처리하여 입력 텍스트를 어느 정도 이해합니다. 이는 문장이 말하는 내용을 이해하는 것만큼 간단하거나 두 사람 간의 대화를 이해하는 것만큼 복잡합니다.

텍스트를 기계가 읽을 수 있는 형식으로 변환합니다.

예를 들어, 소셜 미디어 게시물에서 사람들이 말하는 것을 인식하고 이해하는 과정입니다.

따라서 NLU는 계산 방법을 사용하여 텍스트를 이해하고 결과를 생성합니다.

NLU는 두 사람 간의 대화 이해, 특정 상황에 대한 사람의 느낌 이해, 기타 유사한 시나리오를 포함하여 다양한 방식으로 사용될 수 있습니다.

NLU를 이해하는 데는 세 가지 언어 수준이 있습니다.

• 구문: 이것은 문장이 어떻게 구성되고 문법이 올바르게 사용되었는지 이해하는 과정입니다. 예를 들어 문장이 의미가 있는지 이해하려면 문맥을 고려하고 구문을 분석해야 합니다.
• 의미론: 두 사람 사이의 어조나 단어 선택과 같은 문맥적 의미 세부사항을 포함하는 텍스트를 볼 때. 이러한 데이터 조각은 NLU 알고리즘에 사용되어 동일한 음성 조각이 포함된 가능한 모든 컨텍스트에서 결과를 생성할 수도 있습니다.
• 실용적인 분석: 문맥과 텍스트가 달성하려는 내용을 이해하는 데 도움이 됩니다.
• 단어 의미 명확화 는 문장에서 단어의 의미를 결정하는 과정입니다. 문맥에 따라 단어의 의미를 부여합니다.

NLP와 NLU가 모두 필요합니까?

예, NLU와 NLP는 함께 작동합니다. 또한 NLP와 NLU라는 용어는 같은 의미로 사용됩니다.

더 복잡한 NLP 모델을 만들기 위해 함께 작동합니다. 이것의 일반적인 예는 텍스트 뒤에 있는 감정적 의미를 결정하기 위해 NLP 및 NLU 알고리즘을 모두 사용하는 감정 분석입니다.

NLP와 NLU는 모두 관련되어 있지만 목적이 다릅니다. 그러나 NLP와 NLU는 다른 데이터 마이닝 기술입니다.

자연어 이해는 기계가 사용자의 쿼리 또는 요청을 해석하고 감정 분석, 품사 태깅, 주제 분류 및 기타 기계 학습 기술을 사용하여 사용자의 의도를 추론하는 프로세스입니다.

NLP 모델은 문장의 의미를 설명하도록 설계된 반면 NLU 모델은 개념, 관계 및 속성 측면에서 텍스트의 의미를 설명하도록 설계되었습니다.

NLP 대 NLU: 차이점은 무엇입니까?

NLU와 NLP의 주요 차이점은 NLP는 자연어를 인식하고 이해하는 알고리즘을 구축하는 데 초점을 맞추고 NLU는 문장의 의미에 초점을 맞춘다는 것입니다.

또 다른 차이점은 NLP는 언어를 깨고 처리하는 반면 NLU는 언어 이해를 제공한다는 것입니다.

NLU와 NLP는 모두 지도 학습을 사용합니다. 즉, 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 모델을 훈련합니다. 그러나 그들 사이의 차이점은 수행 방법에 있습니다.

NLU와 NLP의 또 다른 차이점은 NLU가 감정 분석에 더 중점을 둡니다. 감정 분석은 텍스트의 감정적 어조를 결정하기 위해 텍스트에서 정보를 추출하는 것을 포함합니다.

자연어 처리 및 자연어 이해 언어는 단순히 데이터 세트를 훈련하는 것이 아닙니다. 컴퓨터는 NLP 알고리즘을 사용하여 많은 양의 비정형 데이터에서 패턴을 감지합니다.

NLU는 언어가 동작, 표정 인식 등과 같은 많은 구성 요소로 구성된 복잡한 작업임을 인식합니다. 또한 NLU를 사용하면 서면 또는 음성 언어에 결함이 있더라도 컴퓨터 프로그램이 언어에서 목적을 추론할 수 있습니다.

NLP 및 NLU 사용 사례

인터넷에 있는 데이터의 20%만이 구조화된 데이터이며 분석에 사용할 수 있습니다. 나머지 80%는 예측을 하거나 알고리즘을 개발하는 데 사용할 수 없는 비정형 데이터입니다.

NLP 및 NLU 기술이 함께 작동하여 방대한 비정형 데이터 더미가 AI에 액세스할 수 있도록 합니다. NLP와 NLU는 모두 인공 지능, 언어학 및 데이터 과학과 같은 다양한 분야에서 텍스트를 쉽게 이해할 수 있도록 진화했습니다.

기계는 구조화되지 않은 데이터에서 패턴을 찾는 데 도움이 되며, 이는 사람들이 해당 데이터의 의미를 이해하는 데 도움이 됩니다. 이것이 오늘날 NLP 및 NLU 사용 사례가 구현되는 방식입니다.

NLP 및 NLU의 일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다.

1. 개인 비서(Siri, Alexa 및 Google Home)

2. 이미지 및 비디오 인식

3. 콘텐츠 조정

4. 감정 분석

NLP와 NLU를 함께

NLP와 NLU는 함께 작동하여 여러 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 둘 다 비슷한 이점을 제공하므로 AI를 활용하려는 모든 회사에 탁월한 선택입니다.

NLP의 두 기둥은 구문 분석과 의미 분석입니다.

NLP와 NLU의 장점을 함께 이해하는 데 도움이 되도록 몇 가지 사용 사례를 살펴보겠습니다.

2017년 LinkedIn은 NLP 및 NLU를 플랫폼에 통합하여 AI 기능을 확장했습니다.

이를 통해 특정 주제에 관심이 있는 사람들에게 관련 콘텐츠를 제공할 수 있었습니다. 이를 통해 LinkedIn은 사용자 경험을 개선하고 플랫폼을 최대한 활용할 수 있었습니다.

NLP 및 NLU는 다양한 산업 분야에서 함께 작동합니다.

1. 금융 및 금융

2. 미디어 및 엔터테인먼트

3. 정부 및 의료

4. 소매 및 소비재

5. 자동차 및 운송

자연어의 미래는?

인간과 대화할 수 있는 챗봇을 만드는 것을 목표로 연구원들은 자연어를 처리할 수 있는 챗봇을 개발하고 있습니다.

궁극적인 목표는 인간의 말을 이해하고 그에 따라 반응할 수 있는 지능형 에이전트를 만드는 것입니다.

이것이 NLU, NLP 및 NLG가 함께 작동하는 이유입니다. 사실, NLU와 NLG의 조합은 NLP 시스템을 제공합니다.

그러나 NLP와 NLU의 미래에는 여전히 많은 과제가 있습니다. 주요 과제 중 하나는 AI 시스템이 인간과 상호 작용하는 방법을 가르치는 것입니다.

머신 러닝(ML) AI: 데이터 교육

기계 학습 시스템을 최대한 활용하려면 ML이 작동하는 방식을 이해하는 것이 중요합니다. ML 시스템 교육에는 데이터 수집, 기능 엔지니어링 및 모델 구축과 같은 몇 가지 다른 단계가 있습니다.

그러나 컴퓨터는 문제를 해결하기 위해 인간보다 훨씬 많은 데이터를 사용하기 때문에 컴퓨터는 인간만큼 사람들이 이해하기 쉽지 않습니다. 인간이 가지고 있는 모든 데이터에도 불구하고 우리는 여전히 세상에서 일어나는 일에 대한 많은 정보를 놓치고 있습니다.

따라서 기계 학습 및 데이터 과학으로 처리하려면 NLP에 AI 포함 규칙이 필요합니다.

NLP 대 NLU 요약

기술 발전으로 NLP와 NLU는 다양한 방식으로 사용되지만 일반적으로 서로 연결되어 있습니다. 채팅 기능이 있는 앱을 만들고 있다면 두 용어가 익숙할 것입니다.

NLU와 NLP는 모두 인간의 언어를 이해하는 데 중요한 역할을 합니다.

그들 사이의 차이점은 NLP는 거의 모든 유형의 데이터와 함께 작동할 수 있는 반면 NLU는 NLP의 하위 집합이며 구조화된 데이터로 제한된다는 것입니다. 즉, NLU는 날짜와 시간을 대화의 일부로 사용할 수 있지만 NLP는 사용할 수 없습니다.

NLP와 NLU가 모두 대화형 앱에 사용되지만 고유한 용도도 있다는 점을 기억하는 것도 중요합니다.

자주 묻는 질문

Q. NLU와 NLP 중 어느 것이 더 낫습니까?

NLU와 NLP 중 어느 것이 더 나은지에 대한 명확한 답은 없습니다. 그러나 이러한 두 가지 유형의 교육 모두 의사 소통 기술을 향상시키려는 개인에게 큰 이점을 제공합니다.

NLP는 신경 언어 프로그래밍의 약자로 사람들이 목표를 달성하기 위해 생각하고 의사 소통하는 방식을 바꾸는 방법을 배우는 데 도움이 되는 일종의 교육입니다.

NLU는 자연어 이해의 약자로 사람들이 주변에서 사용되는 언어를 이해하고 해석하는 방법을 배우도록 돕는 일종의 교육입니다.

두 가지 유형의 교육 모두 개인이 의사 소통 기술을 향상시키는 데 매우 효과적이지만 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다. NLP는 NLU보다 더 심층적인 교육을 제공하며 일상 생활에서 신경 언어 프로그래밍 기술을 사용하는 방법을 가르치는 데 중점을 둡니다.

Q. 머신러닝에서 NLU란 무엇인가요?

자연어 이해는 기계가 주변에서 사용되는 언어를 이해하고 해석하는 방법을 배우는 데 도움이 되는 기계 학습의 하위 집합입니다. 이러한 유형의 훈련은 인간이 할 수 있는 방식으로 기계가 인간의 말을 처리하고 이해할 수 있도록 해주기 때문에 의사 소통 기술을 향상시키려는 개인에게 매우 유용할 수 있습니다.

Q. NLG는 NLP의 하위 집합입니까?

자연어 처리(NLP), 자연어 이해(NLU) 및 자연어 생성(NLG)은 모두 관련되어 있지만 다른 문제입니다. NLU 및 NLG는 상위 수준에서 NLP의 구성 요소입니다.

Q. NLU가 NLG보다 어려운 이유는 무엇입니까?

NLU는 문법적 규칙, 말한 맥락에 따라 데이터를 해독하고 의도와 개체를 결정합니다. 텍스트는 구조화된 데이터를 기반으로 NLG에서 생성됩니다.