자연어 처리(NLP)가 실제로 사용되는 12가지 실제 사례

NLP의 가장 큰 지지자 중 하나와 우리 삶의 응용 프로그램은 검색 엔진 알고리즘에서의 사용입니다. Google은 자연어 처리(NLP)를 사용하여 일반적인 맞춤법 오류를 이해하고 맞춤법이 잘못된 경우에도 관련 검색결과를 제공합니다.

이 블로그를 통해 몇 가지 실제 NLP 응용 사례를 통해 NLP의 기본 사항을 이해할 수 있도록 도와드립니다.

자연어 처리란?

자연어 처리는 컴퓨터가 인간의 언어와 섬세한 정보 전달 방식을 이해할 수 있도록 하는 AI 기술입니다.

자연어 처리는 멋진 기술 그 이상입니다. 그것은 우리 모두가 의식적으로 또는 무의식적으로 사용하는 현대 생활 방식입니다.

다음과 같은 일이 발생한 적이 있습니까?

Google 검색에서 단어를 잘못 입력했지만 어쨌든 올바른 검색 결과를 제공합니다.

그렇다면 이미 NLP가 작동하는 것을 본 것입니다.

이런 일이 발생하지 않았다면 계속해서 Google에서 무언가를 검색하되 검색에서 한 단어의 철자를 틀리십시오.

"lawn mower"를 검색하되 철자는 "lan mowr"로 입력해 보겠습니다.

보시다시피 Google은 "lan mowr"의 철자 오류를 인식하고 잔디 깎는 기계에 대한 SERP를 제공했습니다.

맞춤법 오류를 수정하는 것만이 아닙니다. Google의 "Ok Google", Apple의 "Siri" 및 Amazon의 "Alexa"와 같은 검색 엔진 및 음성 비서는 NLP 알고리즘을 사용합니다. 사람들이 자연어로 검색하고 가장 관련성 높은 결과를 찾을 수 있습니다.

NLP와 자연어 검색의 부상에 대해 자세히 알아보려면 자세한 Scalenut 블로그인 '자연어 검색이란 무엇이며 어떻게 작동합니까?'를 확인하세요.

마케팅 담당자는 NLP 도구를 사용하여 콘텐츠의 품질을 향상할 수 있습니다. 검색자가 사용하는 NLP 용어를 식별함으로써 마케터는 NLP 기반 검색 엔진에서 더 나은 순위를 매기고 대상 고객에게 도달할 수 있습니다.

웹사이트에서 NLP 기반 챗봇을 사용하면 방문자가 말하는 내용을 더 잘 이해하고 웹사이트를 조정하여 문제를 해결할 수 있습니다. 또한 소비자 설문조사를 실시하면 제품, 서비스 및 마케팅 예산에 대한 의사 결정 통찰력을 얻을 수 있습니다.

모든 기업이 알아야 할 자연어 처리 예제

이제 NLP와 마케팅 담당자가 NLP를 사용하여 노력의 효율성을 높이는 방법을 충분히 이해했으므로 영감을 줄 몇 가지 NLP 예를 살펴보겠습니다.

1. 검색 엔진 결과

즐겨찾는 검색 엔진으로 이동하여 입력을 시작하면 거의 즉시 제안 드롭다운 목록이 표시됩니다.

"FIFA World Cup"을 입력하면 Google에서 표시하는 내용입니다.

"FIFA World Cup"을 입력하면 Bing에 표시되는 내용입니다.

이제 "FIFA World Cup"을 검색하려고 하면 다음 경기를 찾을 가능성이 매우 높습니다.

검색 엔진이 제안을 제공하고 전체 내용이나 용어를 머릿속에 입력하는 수고를 덜 수 있는 놀라운 능력은 NLP 덕분입니다.

이제 Google에서 "FIFA World Cup"을 검색하면 다음과 같이 표시됩니다.

좋아, 조금 바꿔보자.

"나무집 짓는 방법"을 검색해 봅시다.

보시다시피 Google은 SERP에 있는 관련 정보로 검색에 직접 응답하려고 합니다.

"FIFA 월드컵" 또는 "나무집 짓는 방법"을 검색하든 Google은 "FIFA 월드컵 일정" 및 "나무집 짓는 단계"와 같이 가장 관련성 높은 정보를 제공합니다.

전체 검색 쿼리를 입력하지 않아도 거의 항상 우리가 원하는 것을 이해한다는 것이 놀랍지 않습니까?

이것은 NLP 때문입니다.

텍스트 분류 및 사용자 의도 분석과 같은 NLP의 전산 언어학 방법을 통해 Google과 같은 검색 엔진은 "이상하게" 관련된 결과를 생성합니다.

2. 예측 텍스트 및 자동 수정

NLP는 검색 엔진에만 도움이 되는 것이 아닙니다. 또한 예측 텍스트 분석 및 자동 수정을 위해 다양한 응용 프로그램에서 사용됩니다. Microsoft Word 또는 Google Docs를 사용해 본 적이 있다면 자동 수정 기능이 단어 철자를 즉시 ​​변경하는 방법을 보셨을 것입니다.

맞춤법 자동 수정과 유사하게 Gmail은 예측 텍스트 NLP 알고리즘을 사용하여 입력하려는 단어를 자동 완성합니다.

보시다시피 Gmail은 "작동"이라는 단어를 자동으로 예측했습니다. 이러한 기능은 백그라운드에서 작동하는 NLP 알고리즘의 결과입니다.

예측 텍스트나 맞춤법 오류 자동 수정이 아닙니다. 오늘날 Scalenut과 같은 NLP 기반 AI 작성기는 의미 있는 텍스트의 전체 단락을 생성할 수 있습니다. 사용자는 원하는 콘텐츠 종류에 대한 주제와 컨텍스트를 제공하기만 하면 Scalenut이 몇 초 안에 고품질 콘텐츠를 생성합니다.

3. 이메일 필터

이메일 필터는 NLP의 주요 사용 사례입니다. 처음에는 받은 편지함을 분석하고 악성 또는 스팸 이메일을 필터링하는 정도였습니다. 그러나이 기능은 먼 길을 왔으며 내부에 포함 된 콘텐츠 유형에 따라 이메일을 분류하는 것으로 발전했습니다.

현재 Gmail은 받은 편지함의 이메일을 소셜 이메일, 업데이트 이메일, 포럼, 프로모션 및 필터가 있는 스팸으로 자동 분류합니다. 이메일 내용을 분석하는 데 도움이 되는 NLP 알고리즘의 도움으로 이를 수행할 수 있습니다.

4. 텍스트 분석

인터넷 사용자로서 우리는 온라인에서 사람 및 조직과 공유하고 연결합니다. 우리는 여기에는 소셜 미디어 게시물, 웹 사이트 챗봇과의 상호 작용 등 많은 데이터를 생성합니다.

조직으로서 이 모든 데이터를 분석하고 제품 및 서비스에 대한 유용한 통찰력을 얻을 수 있다면 좋지 않을까요?

NLP 기반 텍스트 분석은 조직에서 수집하는 모든 데이터 "비트"를 활용하고 필요에 따라 인사이트와 정보를 도출하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어 광학 문자 인식(OCR)을 통해 이미지, PDF 및 PPT와 같은 다양한 유형의 파일을 모두 편집 및 검색 가능한 데이터로 변환할 수 있습니다. 구조화되지 않은 모든 데이터를 액세스 가능한 구조화된 형식으로 정렬하는 데 도움이 될 수 있습니다.

텍스트 분석에서 NLP의 또 다른 용도는 언어 계산입니다. 웹 사이트에 챗봇이 있는 경우 NLP 알고리즘을 사용하여 모든 고객 상호 작용을 기록하고 "방문자가 가장 많이 묻는 것은 무엇입니까?"와 같은 질문에 답할 수 있습니다. "제품 관련입니까, 서비스 관련입니까?" 그리고 "이 문제를 해결하고 고객 경험을 개선하기 위해 무엇을 할 수 있습니까?"

조직 데이터의 최대 80%가 구조화되지 않았으며 NLP는 의사 결정자에게 실행 가능한 통찰력을 제공하는 구조화된 데이터로 변환할 수 있는 옵션을 제공합니다.

SaaS 또는 전자 상거래와 같은 모든 분야의 조직은 NLP를 사용하여 데이터에서 소비자 통찰력을 찾을 수 있습니다.

5. 언어 번역

NLP의 가장 유용한 응용 프로그램 중 하나는 언어 번역입니다. 당신은 이것을 직접 볼 수 있습니다. Google 번역 웹사이트를 방문하여 언어와 문장을 번역할 언어를 선택하기만 하면 됩니다.

입력을 시작하면 Google에서 사용자가 말하는 모든 단어를 선택한 언어로 번역하기 시작합니다. 위에서 영어 문장을 페르시아어로 어떻게 번역했는지 볼 수 있습니다.

놀라운 점은 텍스트 입력에만 국한되지 않는다는 것입니다. Google 음성 번역기를 사용할 수도 있습니다. 다시 말하지만 NLP는 영어 단어를 페르시아어 동의어와 일치시키고 번역하는 동안 페르시아어 문법을 확인하기 위해 백그라운드에서 작동합니다.

6. 텍스트 요약

NLP의 또 다른 유용한 응용 프로그램은 텍스트 요약입니다. NLP의 도움으로 컴퓨터는 더 긴 버전의 기본 의미를 잃지 않고 쉽게 인간의 언어를 이해하고, 내용을 분석하고, 데이터를 요약할 수 있습니다.

예를 들어 위의 "트리 하우스" 예에서 Google은 인터넷에서 모든 "트리 하우스" 관련 콘텐츠를 정렬하고 검색 결과 페이지에서 바로 관련 답변을 생성하려고 합니다. 이것은 NLP 기반의 텍스트 요약입니다.

그리고 그것은 단지 검색 엔진이 아닙니다. 마케팅 담당자는 NLP 텍스트 요약 기술을 사용하는 AI 작성자를 사용하여 주제에 대해 경쟁력 있고 통찰력 있고 매력적인 콘텐츠를 생성합니다.

내장 소프트웨어든 Scalenut과 같은 널리 사용되는 도구든 사용자는 주제를 선택할 수 있으며 NLP 알고리즘은 해당 주제에서 사용 가능한 정보를 보고 해당 주제와 관련된 텍스트를 생성합니다.

Scalenut에게 “다윗은 어떻게 골리앗을 이겼습니까?”라고 물어봅시다.

보시다시피 AI 작가는 다윗이 골리앗을 어떻게 물리쳤는지 알고 있습니다. 다윗은 자신이 알고 있는 것을 사용하여 장대한 전투에서 승리하기 위한 상세한 계획을 세웠습니다. 이는 마케터가 콘텐츠 마케팅 전략을 통해 업계 거대 기업과 경쟁하는 방식과 유사합니다.

여기서 요점은 NLP 텍스트 요약 기술을 사용하여 마케팅 담당자가 검색 결과를 제공하는 동안 검색 엔진이 감지하는 NLP 검색 의도와 일치하는 콘텐츠를 만들고 게시할 수 있다는 것입니다.

사용자에게 가장 관련성이 높은 웹 페이지 목록을 제공하면서 검색 엔진이 찾는 대부분의 NLP 용어를 사용하는 경우 귀하의 웹 사이트는 검색 엔진에서 업계 거인 바로 옆에 표시될 것입니다.

7. 브랜드 구축을 위한 감성 분석

감정 분석은 인공 지능의 큰 발전이며 NLP가 인기를 얻은 주된 이유입니다. NLP 알고리즘은 데이터를 분석하여 브랜드에 대한 일반적인 감정을 예측할 수 있습니다.

위의 예에서 볼 수 있듯이 주어진 텍스트 데이터에 대한 정서 분석 결과 전체 엔터티 정서 점수는 +3.2이며, 이는 문제의 브랜드에 대해 평신도의 용어로 "보통 긍정적"으로 번역될 수 있습니다.

NLP는 기업이 제품과 서비스를 개선하거나 고객이 최대한 만족할 수 있도록 새로운 제품을 만들 수 있도록 돕기 위해 소비자 감정 연구에 사용됩니다. 경쟁력 있는 마케팅 인텔리전스를 제공하는 "Answer The Public"과 같은 많은 소셜 청취 도구가 있습니다.

NLP 감정 분석은 마케터가 제품 및 서비스와 관련된 가장 인기 있는 주제를 이해하고 효과적인 전략을 수립하는 데 도움이 됩니다.

8. 스마트 어시스턴트

우리 모두는 Google, Alexa 또는 Siri와 같은 스마트 도우미를 사용해 왔습니다. 우리가 가장 좋아하는 노래를 재생하거나 최신 정보를 검색하는 것이든 이 스마트 도우미는 NLP 코드로 구동되어 음성 언어를 이해하는 데 도움이 됩니다.

음성-텍스트 번역 및 자연어 이해(NLU)를 사용하여 우리가 말하는 내용을 이해합니다. 그런 다음 자연어 생성(NLG) 알고리즘을 사용한 텍스트 음성 변환을 사용하여 가장 관련성이 높은 정보로 회신합니다.

NLP, NLU 및 NLG 간의 관계에 대해 더 알고 싶다면 NLP 대 NLU 대 NLG에 대한 Scalenut 블로그를 참조하십시오. 차이점은 무엇입니까?

9. AI 기반 챗봇 및 가상 비서

고객 서비스의 핵심 목적은 문제를 해결하는 것입니다. 사용자가 무언가를 할 수 없다면 목표는 그들이 할 수 있도록 돕는 것입니다. 여기에는 일반적으로 따라야 할 일련의 특정 단계가 포함됩니다. AI 기반 챗봇은 이러한 문제를 가진 고객을 도울 수 있습니다.

고객 챗봇은 일반적인 문제에 대한 사전 정의된 지침과 특정 솔루션으로 교육을 받은 후 사람의 개입 없이 실제 고객 상호 작용을 수행합니다.

고객과의 상호 작용만이 아닙니다. 대규모 조직은 절차를 위한 내부 위키 또는 직원 온보딩을 위한 HR 챗봇과 같은 다른 목적으로 NLP 챗봇을 사용할 수 있습니다.

예를 들어 Loreal Group은 채용 프로세스의 효율성을 높이기 위해 Mya라는 AI 챗봇을 사용했습니다.

그들은 이 챗봇을 사용하여 매년 100만 개 이상의 애플리케이션을 검사합니다. 챗봇은 후보자에게 전문 자격 및 경력과 같은 기본 정보를 요청한 다음 요구 사항을 충족하는 사람을 해당 지역의 채용 담당자와 연결합니다.

AI 기반 챗봇과 가상 도우미는 부서 전반에서 전문가의 효율성을 높이고 있습니다. 챗봇과 가상 비서는 고급 NLP 알고리즘을 통해 가능합니다. 고객, 직원 및 비즈니스 파트너에게 프로세스의 효율성과 효과를 개선할 수 있는 새로운 방법을 제공합니다.

10. 고객 지원 작업 자동화

NLP 기반 챗봇은 또한 더 나은 고객 지원을 위해 특정 작업을 자동화할 만큼 충분히 효율적입니다. 예를 들어 은행은 챗봇을 사용하여 새 직불 카드 또는 신용 카드를 차단하거나 주문하는 것과 같은 일반적인 작업에서 고객을 돕습니다.

직면한 문제에 대해 입력하거나 말하기만 하면 이러한 NLP 챗봇이 사용자를 대신하여 보고서를 생성하거나 주소 변경을 요청하거나 도어스텝 서비스를 요청합니다.

NLP는 수동 고객 지원 절차를 없애고 전체 프로세스를 자동화합니다. 이를 통해 고객 지원 임원 없이도 고객이 기본적인 문제를 해결할 수 있습니다.

NLP 기반 고객 지원 챗봇을 통해 조직은 향후 제품 개발에 집중할 수 있는 더 많은 대역폭을 갖게 됩니다.

11. 내부자 위협 탐지 및 사이버 보안

오늘날의 시대에는 정보가 전부이며 조직은 NLP를 활용하여 보유한 정보를 보호하고 있습니다. 내부 데이터 침해는 모든 보안 침해 사건의 75% 이상을 차지합니다.

조직이 성장함에 따라 보안 위반에 더 취약합니다. 시장 조사를 위해 점점 더 많은 소비자 데이터가 수집됨에 따라 기업이 데이터를 안전하게 유지하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다.

고객 또는 회사의 지적 재산에 대한 민감한 재무 정보일 수 있습니다. 내부 보안 위반은 비즈니스 평판에 심각한 피해를 줄 수 있습니다. 2018년 내부 보안 침해의 평균 비용은 860만 달러였습니다. 이 숫자는 2022년에야 증가했을 것입니다.

하지만 걱정하지 마세요. NLP에는 해결책이 있습니다.

기업은 포괄적인 위협 탐지 시스템을 갖추면 복구하기 어려운 평판의 손실과 손상을 방지할 수 있습니다. NLP 알고리즘은 조직 데이터의 360도 뷰를 실시간으로 제공할 수 있습니다.

NLP(자연어 처리)를 사용하는 엔터프라이즈 커뮤니케이션 채널 및 데이터 스토리지 솔루션은 맬웨어 및 고위험 직원 행동에 대한 모든 정보를 실시간으로 스캔하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어 직원이 회사 외부 어딘가에 기밀 정보를 복사하려고 한다고 가정합니다. 이 경우 이러한 시스템은 장치가 복사하는 것을 허용하지 않으며 관리자에게 이 보안 위반을 중지하도록 경고합니다.

모니터링 외에도 NLP 데이터 시스템은 사용자 액세스 및 문서 분류를 위해 이미 설정된 시스템을 기반으로 새 문서를 자동으로 분류하고 사용자 액세스를 설정할 수 있습니다.

12. 콘텐츠 분석 및 채점

NLP의 가장 흥미로운 응용 프로그램 중 하나는 콘텐츠 마케팅 분야입니다. Scalenut과 같은 AI 기반 콘텐츠 마케팅 및 SEO 플랫폼은 마케터가 명명된 엔터티 인식, 의미 체계, 구문 및 빅 데이터 분석과 같은 NLP 기술을 기반으로 고품질 콘텐츠를 생성할 수 있도록 지원합니다.

이것이 작동하는 방식은 NLP 알고리즘이 주어진 키워드와 대상 위치에 대해 인터넷에서 최상위 페이지를 분석하는 것입니다. 마케팅 담당자가 Google과 같이 NLP를 사용하는 검색 엔진이 키워드와 매우 관련이 있다고 생각하는 중요한 NLP 용어를 찾는 데 도움이 됩니다.

또한 Scalenut과 같은 도구는 콘텐츠 제작자가 NLP 용어를 확인하고 콘텐츠 생성 프로세스 중에 도움이 되는 독점 콘텐츠 등급으로 작업 품질을 판단하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 최선을 다하고 블로그, 방문 페이지, 이메일 및 고객 질문에 가장 매력적인 콘텐츠를 게시할 수 있습니다.

NLP가 검색 엔진 최적화에 영향을 미치는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 이 심층 Scalenut 블로그인 'NLP SEO: 정의 및 콘텐츠 최적화에 사용하는 방법'에서 모두 알아보십시오.

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