님이 촬영 한 사진 로만 오딘초프
기계가 당신이 말하는 것과 당신이 느끼는 감정을 이해할 수 있는 세상을 상상해 보세요. 컴퓨터와 대화하면 컴퓨터가 응답합니다. 기술이 텍스트를 선별하고 요약할 수 있는 곳입니다. 잠깐 기다려요. 아무것도 상상할 필요가 없습니다. 오늘날 NLP 도입으로 현실이 되었습니다.
자연어 처리(NLP)는 AI의 하위 분야로 컴퓨터가 인간의 언어를 사용하여 의사소통을 할 수 있게 하는 획기적인 기술로 등장했습니다. 그것은 시장 규모 18.9년에 2023억 달러로 평가되었으며 68년까지 2028억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 챗봇부터 기계 번역, 문서 분석에 이르기까지 현대 세계에서 NLP의 다양한 적용과 관련하여 이는 놀라운 일이 아닙니다.
이 게시물에서는 NLP가 비즈니스에 미치는 혁신적인 영향, 사용 사례 및 업계별 실제 사례에 대해 논의합니다. 또한 자연어 처리의 이점, 과제 및 이것이 우리에게 가져다 주는 미래의 기회에 대해 간략하게 설명합니다.
NLP는 대량의 데이터를 처리할 수 있는 언어적, 통계적, 기계 학습(ML) 기술의 조합입니다. 이를 통해 컴퓨터는 인간 언어의 뉘앙스를 파악하고, 맥락을 이해하고, 의미 있는 방식으로 응답할 수 있습니다. 즉, NLP 알고리즘은 인간의 의사소통과 AI를 연결하는 것을 목표로 합니다.
하지만 항상 그런 것은 아니었습니다. 아래 인포그래픽은 오늘날의 잠재력에 도달할 때까지 시간이 지남에 따라 NLP의 진화를 다룹니다. NLP 채택의 주요 추진 요인은 컴퓨팅 능력의 향상, AI 및 기계 학습의 발전, 데이터 가용성이었습니다. 후자는 주로 데이터 저장 및 처리에 더 나은 확장성과 더 낮은 비용을 제공하는 클라우드 때문에 발생했습니다.
NLP의 진화
NLP의 진화는 또한 규칙 기반 시스템에서 언어를 "이해"하는 방법을 배울 수 있는 ML 알고리즘으로의 전환에 관한 것이기도 했습니다. 규칙 기반 접근 방식에서는 전문가가 NLP의 각 규칙을 수동으로 인코딩합니다. 그렇기 때문에 이러한 시스템은 기계 학습에 비해 더 정적이고 적응력이 없습니다.
NLP의 본질을 더 자세히 탐구하면서 인간 언어를 이해하고 상호 작용하는 기본 목표를 언급해야 합니다. 따라서 우리는 다음을 구별합니다.
- 의미 추출과 관련된 자연어 이해(NLU). 모호함과 문맥적 변화를 다루면서 문어와 구어의 복잡함과 뉘앙스를 이해하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 NLU는 악센트를 구별하거나 속어를 이해하는 데 유용합니다.
- 데이터로부터 인간과 유사한 반응을 생성하는 자연어 생성(NLG). NLG는 통계 방법과 언어 모델을 사용하여 대량의 데이터를 분석하여 사용자 쿼리에 대화식으로 "응답"하는 데 도움을 줍니다. 또한 텍스트 요약, 기계 번역, 콘텐츠 생성도 처리합니다.
자연어 이해와 자연어 생성
이제 NLP가 어떻게 작동하는지 간략하게 설명할 수 있습니다. 기본적으로 다음과 같은 2단계가 있습니다.
- 텍스트를 기계가 이해할 수 있는 것으로 변환
- 텍스트를 분석하여 실제로 문맥과 언어를 이해하고 의미를 추출합니다.
동시에 기계가 이 두 가지 작업을 수행할 수 있도록 자연어 처리 시스템 내부에서 많은 작업이 진행되고 있습니다. 어떻게 더 잘 작동하는지 이해하기 위해 주요 NLP 구성 요소를 간략하게 살펴보겠습니다.
- 토큰화: 텍스트를 단어나 구문(토큰)과 같은 더 작은 단위로 분해하여 더 작고 관리 가능한 덩어리로 처리하는 것
- 구문 분석: 문장의 구문 관계를 올바르게 이해하기 위해 문법 구조를 분석합니다.
- 품사 태깅: 구문 분석에 추가하기 위해 문장의 단어에 문법 태그(예: 명사, 동사 등)를 할당합니다.
- 의미 분석: 단어, 구, 문장 뒤에 숨은 의미와 맥락을 파악합니다.
- 감정 분석: 긍정적, 부정적, 중립과 같이 텍스트에 표현된 감정이나 감정을 확인합니다.
- 명명된 개체 인식(NER): 개체(예: 이름, 조직, 위치 등)를 식별하고 분류합니다.
- 통계 및 ML 모델: 대량의 데이터를 처리하고 분석합니다. 지도 ML 알고리즘은 텍스트 분류 및 감정 분석과 같은 작업에 가장 적합하고, 비지도 알고리즘은 클러스터링 및 주제 모델링에 가장 적합합니다.
- 언어 모델: 문맥에서 단어 시퀀스의 확률을 예측합니다. 이 기술은 자동 완성 및 언어 생성 작업에 널리 사용됩니다.
- 언어 번역 모델: 텍스트를 한 언어에서 다른 언어로 변환합니다. 신경 기계 번역과 같은 고급 모델은 번역의 정확성을 크게 높일 수 있습니다.
- 언어 생성 기술: 데이터 또는 주어진 상황을 기반으로 인간과 유사한 응답을 생성합니다. 이 접근 방식은 챗봇, 텍스트 요약 등에 사용됩니다.
이러한 구성 요소의 결합 및 통합을 통해 데이터 과학자는 강력한 NLP 시스템을 구축하고 더 나은 AI 통신 결과에 기여할 수 있습니다.
자연어 처리는 산업 전반에 걸쳐 추진력을 얻고 있으며 매년 새로운 애플리케이션이 등장하고 있습니다. 아래에서는 NLP의 가장 일반적인 사용 사례를 검토하여 NLP를 통한 커뮤니케이션 혁신의 비즈니스 잠재력에 대해 자세히 알아봅니다.
NLP의 주요 응용 프로그램
대화형 AI와 챗봇
NLP를 생각할 때 가장 먼저 떠오르는 것은 스마트 가상 비서와 챗봇입니다. 오늘날의 NLP 대화형 AI 시스템은 사용자와 실제적이고 상황에 맞는 대화에 참여할 수 있을 만큼 정교합니다.
Siri 또는 Alexa와 같은 가상 비서는 알림 설정, 전화 걸기 및 받기, 주차 위치 찾기와 같은 사소한 작업을 처리하면서 일상적으로 사용됩니다. NLP 기반 챗봇은 지원 서비스를 확장하고 개인화를 개선하여 비즈니스에 기여합니다.
아래 Tidio에서 개발한 Lyro 챗봇을 살펴보세요. 일반 챗봇과 달리 Lyro는 지원 상담원의 교육이 필요하지 않습니다. 회사는 이를 활성화하고 사용자의 질문에 즉시 응답하기 시작합니다.
이미지 출처 : 티 디오
기계 번역
기계 번역은 NLP의 두 번째로 두드러진 사용 사례입니다. 학생, 언어 번역가, 관광객 등 많은 사람들은 오늘날 Google 번역이 없는 삶을 상상할 수 없습니다. 기계 번역은 NLP 이전에도 존재했지만 다음을 통해 이를 새로운 수준으로 끌어올렸습니다.
- 변환기를 사용하여 더 많은 정확성과 유창함 추가
- 실시간 언어 번역 홍보 및 촉진
- 과거의 전통적인 단어 대 단어 번역 방식을 버리고 문맥 인식 번역을 가능하게 합니다.
- 문화적 선호도와 현지 방언을 고려한 콘텐츠 현지화 지원
좀 더 설명하기 위해 다음과 같습니다. 딥, Google 번역의 덜 알려진 경쟁자입니다. 이 도구는 사용자가 언어 장벽을 허무는 데 도움이 되도록 26개 언어로의 번역을 지원합니다. 또한 앱 통합과 웹사이트 번역 위젯도 있습니다.
이미지 출처 : 디플
문서 관리
NLP에는 문서의 정확성과 효율성을 향상시키는 데 도움이 되는 고유한 음성-텍스트 기능도 있습니다. 텍스트를 입력하는 대신 받아쓰기와 같은 단순한 사용 사례를 제외하고 다음 사항에 대해 이야기할 수도 있습니다.
- 텍스트 요약: AI가 제공하는 자동 요약은 많은 양의 정보를 빠르게 소화해야 할 때 유용합니다. NLP는 단순히 긴 텍스트를 요약하는 것이 아닙니다. 키워드 추출 및 문장 순위 지정을 통해 NLP는 핵심 포인트를 포착하여 일관성 있는 방식으로 텍스트를 요약할 수 있습니다.
- 정보 추출: NLP의 다른 접근 방식 중에서 NER는 자동화된 정보 검색 및 지식 검색에 특히 효율적입니다. 이는 연구자가 방대한 양의 정보를 훑어보는 데 드는 시간과 노력을 크게 절약해 줍니다.
- 텍스트 분류: 대용량 텍스트 데이터의 경우 NLP가 이를 분류하는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터를 보다 체계적으로 정리하는 동시에 회사는 향상된 정보 접근성의 이점도 누리고 있습니다.
컨텐츠 생성
NLP는 이벤트와 데이터의 본질을 포착하는 능력으로 인해 주어진 정보를 기반으로 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 아마 다들 이미 들어보셨을 거예요 ChatGPT 올바른 메시지를 통해 독특하고 의미 있는 콘텐츠를 만드는 방법을 알아보세요. 이와 같은 모델은 제품 지침, 소셜 미디어 게시물, 기사, 이메일 등을 작성하는 데 도움을 줌으로써 콘텐츠 제작자의 삶을 더 쉽게 만들어줍니다.
GPT보다 AI 콘텐츠 제작자 도구의 덜 주류적인 예를 생각해 보세요. 오클리라이터 AI SMM과 관련하여 마케팅 담당자의 작업 시간을 절약할 수 있습니다. 게시물 캡션 생성부터 콘텐츠 아이디어 생성, 게시물 작성에 이르기까지 이 도구는 소셜 미디어 전문가가 작가의 막힘을 극복하고 보다 효율적으로 작업할 수 있도록 도와줍니다.
이미지 출처 : Hootsuite
음성 인식
NLP의 또 다른 훌륭한 응용 분야는 음성 인식으로, 이를 통해 기계는 음성 언어를 서면 텍스트로 번역할 수 있습니다. 이 경우에도 Siri나 Google Assistant와 같은 음성 도우미가 가장 눈에 띄는 예입니다.
전사 서비스나 음성 제어 장치와 같은 음성 인식에 대한 다른 사용 사례는 여전히 많이 있습니다. 운전자가 핸즈프리로 차량을 안전하게 제어할 수 있는 기능을 기억하세요. 또한 스마트 홈 기기는 모두 NLP를 기반으로 개발됩니다.
감정 분석
NLP 기술 중 하나인 감정 분석은 고객 리뷰와 소셜 미디어 감정을 분석하여 제품이나 서비스에 대한 대중의 의견을 얻거나 추세를 따르는 데 가장 효과적입니다.
예를 들어, NLP는 기업이 최근 제품 출시에 대한 고객 피드백을 분석하여 고객 만족을 위해 더 많은 정보를 바탕으로 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 다음과 같은 소셜 미디어 모니터링을 위한 앱을 강화합니다. 브랜드 워치. 이는 기업이 브랜드에 대한 대중의 의견과 감정을 파악하고 추세를 추적하며 온라인 평판을 관리할 수 있도록 소셜 네트워크 콘텐츠를 모니터링합니다.
이미지로 브랜드 워치
검색 엔진 마케팅 (SEO)
Google과 같은 검색 엔진은 검색 결과의 정확성을 높이기 위해 NLP를 사용합니다. 이 접근 방식은 쿼리 뒤의 사용자 의도를 더 잘 이해하고 가장 관련성이 높은 검색 결과와 일치시키는 데 도움이 됩니다.
스팸 필터링
NLP가 혁명을 일으킨 또 다른 영역에는 스팸 필터링이 있습니다. 여기서는 이메일뿐만 아니라 다른 애플리케이션에 대해서도 이야기합니다. 예를 들어, YouTube 사용 NLP는 동영상의 댓글 섹션에서 스팸 데이터를 필터링합니다. 스팸을 필터링하기 위해 Naïve Bayes 분류기를 사용하여 훈련된 TubeSpam이라는 도구를 사용합니다.
NLP 응용 프로그램 목록은 훨씬 더 깁니다. 우리는 가장 큰 사용 사례에 대해 논의했지만 자동 수정 및 자동 완성 기능, 사기 탐지 등과 같은 작은 사용 사례는 제외했습니다. 연구를 더욱 충실하게 만들기 위해 NLP가 산업을 어떻게 변화시키는지에 대한 실제 사례에 대해 이야기해 보겠습니다.
NLP는 다양한 산업 분야에서 성공적으로 구현되었지만 가장 큰 시장 점유율은 기술, 의료, 소매, 금융 서비스, 보험 및 마케팅 분야입니다. 각각에 대해 자세히 알아보세요.
산업별 글로벌 NLP 시장 점유율
고객 센터
NLP 기반 챗봇과 가상 비서는 고객 서비스를 영원히 바꿔 놓았습니다. 이제 고객은 연중무휴 24시간 지원을 받을 수 있고 상담원은 업무량 감소의 이점을 누릴 수 있습니다. Bank of America가 만든 챗봇인 Erica는 고객에게 금융 지원과 안내를 제공하고 온라인 뱅킹 탐색을 돕습니다. NLP를 통해 Erica는 사용자의 선호도와 요구 사항을 학습하고 맞춤형 추천을 제공할 수 있습니다.
고객 서비스에서 NLP를 사용하는 구체적인 예를 살펴보겠습니다.
- 사용자의 요청을 이해하고 이를 적절한 상담원에게 전달하는 NLP 기반 음성 도우미
- 질문에 대한 답변, 정보 확인, 약속 예약 등과 같은 간단한 작업을 위한 자동화된 챗봇입니다.
- 장치 및 서비스와의 핸즈프리 상호 작용을 위해 가상 비서 사용
- 고객 피드백 분석 및 감정 분석 - 예를 들어, 챗봇은 불만스러운 고객을 대할 때 사과부터 시작할 수 있습니다.
전자 상거래 및 소매
Amazon, eBay 또는 Walmart와 같은 오늘날 가장 평판이 좋은 전자 상거래 웹사이트는 NLP 기반 의미 검색을 사용하여 제품 가시성과 검색 경험을 향상시킵니다. 일치하는 키워드와 달리 의미론적 검색은 더 직관적이며 쿼리 뒤에 숨은 사용자의 의도를 이해하는 것을 목표로 합니다.
의미론적 검색 외에도 NLP에는 소매 분야에서 다른 응용 프로그램이 있습니다.
- 브랜드 충성도를 더 많이 이해하고 궁극적으로 브랜드를 강화하기 위한 고객 감정 분석
- 음성비서를 통한 대화형 상거래
- 맞춤형 제품 추천
교육
교육 분야에서 NLP는 가장 창의적인 사용 사례를 보유하고 있습니다. 좋은 예에는 사용자가 관심 분야에 따라 최고의 강좌를 찾는 데 도움이 되는 Coursera의 강좌 추천 시스템이 포함됩니다. 또한 귀하의 글쓰기를 명확하고 오류 없이 만들어 주는 NLP 기반 솔루션인 모두가 선호하는 Grammarly에 대해 생각해 보십시오.
교육 분야에서 NLP의 다른 예는 다음을 포함하지만 이에 국한되지는 않습니다.
- 지능형 튜터링 시스템
- 교과서나 기타 교육 자료를 기반으로 시험 문제 생성
- 자동 채점 및 피드백 분석
- 표절 탐지 소프트웨어
- 적응형 학습과 학생에 대한 맞춤형 지도 및 피드백
재정 및 은행
귀하의 계좌에서 의심스러운 활동이 발생한 것에 대해 은행으로부터 전화를 받은 적이 있습니까? 이러한 호출은 일반적으로 NLP에 의해 트리거됩니다. 사기 탐지는 금융 분야에서 NLP를 가장 크게 적용한 것 중 하나입니다. 한때 사기 행위를 식별하기 위해 특별히 개발된 Mastercard Decision Intelligence는 회사가 다음을 수행하는 데 도움이 되었습니다. 사기율 50% 감소. 솔루션 잠재력을 직접 확인하십시오.
Alt 태그: Mastercard 의사결정 인텔리전스
금융 부문에서 NLP를 사용하는 두 가지 다른 방법은 다음과 같습니다.
- 재무 보고서, 소셜 미디어 게시물, 뉴스 기사 등 다양한 텍스트 데이터에 대한 감정 분석을 통해 주가 및 시장 변동을 예측하고 이를 통해 거래자와 투자자가 더 많은 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
- 재무 보고서 및 문서에서 데이터 추출 및 빠른 업데이트를 위한 금융 뉴스 요약
의료
NLP 기술은 의료 제공자가 임상 기록과 환자 정보를 요약하고 분류하는 데 도움이 됩니다. 이렇게 하면 데이터에 더 빠르게 액세스하고 문서를 체계적으로 정리할 수 있습니다. 자연어 처리 덕분에 전자 건강 기록이 가능해졌습니다.
또한 NLP는 의사가 메모를 지시하고 수동 데이터 입력을 최소화할 수 있도록 전사를 지원할 수 있습니다. 임상 NLP 시스템은 진단, 치료 계획 구성 및 맞춤형 치료 권장 사항에 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어 Merative LP는 환자를 위한 암 치료 계획 개발을 위해 NLP 알고리즘을 사용합니다.
보험
금융과 마찬가지로 보험에서도 NLP를 사용하여 사기 청구를 식별합니다. NLP는 고객 프로필, 통신, 소셜 네트워크와 같은 다양한 유형의 데이터를 분석하여 사기 징후를 감지하고 추가 조사를 위해 이러한 주장을 보냅니다. 그만큼 터키 보험 회사 ML 기반 사기 탐지 시스템으로 전환한 후 ROI가 210% 향상되었습니다.
ML 사기 탐지 시스템의 작동 방식
보험 회사는 텍스트 마이닝 및 시장 정보를 통해 업계 동향을 모니터링함으로써 NLP의 이점을 누릴 수도 있습니다. 이를 통해 기업은 경쟁업체의 활동 방식에 대한 통찰력을 얻고 데이터에 기반한 결정을 내릴 수 있습니다.
법
법률 분야에서는 문서 작업에 있어서 NLP가 가장 도움이 됩니다. 법률 전문가는 계약 검토 및 분석, 텍스트 요약, 사건 결과 분석 등에 이 기술을 사용할 수 있습니다. NLP 알고리즘은 변호사가 많은 법률 텍스트를 검색하여 특정 날짜, 조건 또는 조항을 찾는 데 도움이 됩니다.
Luminance는 NLP를 사용하여 실사 및 계약 검토의 효율성을 높입니다. 좀 더 일반화된 GPT와 달리 이 모델은 150억 XNUMX천만 개 이상의 법률 문서를 대상으로 학습되었으며 업계 전문가의 검증을 받았습니다. 회사는 이용자에게 약속합니다. 최대 90% 시간 절약 자동화된 계약 처리를 통해
이 외에도 법률 전문가는 규정 준수 모니터링, 감시 기록 분석 및 법률 연구에 NLP를 적용합니다.
제조 및 공급망
다른 모든 곳과 마찬가지로 제조 및 공급망의 NLP는 데이터를 체계적으로 정리하고 커뮤니케이션을 간소화하는 데 가장 적합합니다. 예를 들어, 대량의 배송 문서를 분석 및 선별하고 물류 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.
챗봇은 고객이나 공급업체의 문의에 더 빠르게 응답하는 데 유용할 수 있습니다. Tesla는 오래 전부터 탁월한 고객 경험을 제공하기 위해 챗봇을 도입했습니다. 테스트 드라이브 일정을 예약하고 Tesla 자동차에 관한 간단한 질문에 답변해 보세요.
챗봇을 제조업체의 ERP 또는 기타 레거시 시스템과 통합함으로써 챗봇은 정보를 한 곳에 보관하고 부서 간 협업을 향상시키는 데 도움이 될 수도 있습니다.
마케팅
앞서 언급했듯이 감성 분석은 브랜드에 대한 고객 의견을 이해하기 위해 마케팅에서 널리 사용됩니다. 이는 고객에게 맞춤형 제품이나 서비스를 제안하고 의사결정을 강화하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, McDonald's는 NLP를 사용하여 소셜 미디어에서 고객 불만 사항을 모니터링하고 직원들이 이러한 불만 사항에 올바르게 대응하도록 교육합니다.
NER의 도움으로 NLP는 최신 주제와 고객 통찰력을 식별하여 판매 자료 또는 제품 디자인 개선에 추가로 활용하는 데에도 활용됩니다.
채용
채용 시 NLP를 채용 후보 선별에 활용해 정확성과 속도를 높였습니다. 예를 들어, Intelliarts가 개발한 B2B 구직 소싱 플랫폼은 구직 사이트 및 LinkedIn과 같은 소셜 미디어 사이트의 후보자 프로필을 직위 설명과 일치시킬 수 있습니다. 게다가 이 솔루션은 DEI(다양성, 형평성, 포용성) 원칙을 고수합니다. 나가는 길에 고객은 DEI 요구 사항이 의도한 대로 간소화된 후보 소싱을 받게 됩니다.
B2B 일자리 소싱 플랫폼
업계에서 NLP의 인기가 높아지고 발전함에도 불구하고 기존 시스템에 통합하는 데에는 여전히 몇 가지 과제가 존재합니다. 이에 대한 과제와 잠재적인 해결책은 다음과 같습니다.
NLP에 대한 과제와 솔루션
NLP는 위의 과제를 해결하기 위해 새로운 솔루션이 등장하면서 계속 발전하고 있습니다. 동시에 NLP 연구에는 새로운 적용과 추세가 나타납니다. NLP의 최신 개발과 이것이 인간-AI 상호 작용을 어떻게 더욱 혁신할 수 있는지 살펴보겠습니다.
- 사전 훈련 및 전이 학습: GPT-3 또는 T5와 같은 사전 훈련된 모델은 오늘날 NLP의 가장 중요한 발전 중 하나입니다. 그리고 이러한 추세는 효율적인 결과와 한 작업에서 배운 지식을 다른 작업 및 영역에 적용하는 전이 학습의 기회로 인해 확실히 유지됩니다.
- 다중 모드 NLP: NLP는 마침내 텍스트를 넘어서고 연구자들은 음성, 비디오 및 이미지에서 NLP의 기능을 시험해 봅니다. 다중 양식은 비디오 캡션부터 자율 차량, 보다 정확한 감정 분석에 이르기까지 다양한 영역에서 응용 프로그램을 찾습니다.
- 대화형 AI: NLP의 다중 양식은 인간과 AI의 상호 작용을 보다 자연스럽고 직관적으로 만드는 것을 목표로 하는 대화형 AI의 발전에서도 나타납니다. 스마트 홈을 위한 음성 비서는 아마도 현재 연구자들의 가장 큰 관심 대상일 것입니다.
- 다국어 NLP: 연구자들은 글로벌 의사소통을 강화하고 정보 접근성을 높이고 문화적 다양성을 높일 수 있는 기회 때문에 다국어 및 교차 언어 NLP에 관심을 갖고 있습니다.
- 설명 가능하고 신뢰할 수 있는 AI: 설명 가능하고 신뢰할 수 있는 AI에 대한 요구는 NLP에서 사용자의 신뢰, 책임 및 책임을 강화하는 것을 의미합니다. 이는 특히 의료, 교육, 법률과 같은 민감한 영역과 관련이 있습니다.
- 윤리적이고 책임감 있는 AI: 연구원들은 또한 NLP의 편견, 공정성 및 윤리적 문제를 해결하여 보다 책임감 있는 AI 애플리케이션을 만드는 것을 목표로 합니다. 여기서 좋은 예는 AI가 조작한 비디오 및 오디오 정보를 식별하고 플래그를 지정하는 딥페이크 탐지입니다.
NLP의 진행 중인 연구 분야
NLP의 개념은 인간과 기계의 상호 작용에 혁명을 일으켜 정보에 액세스하고 통신하는 방식을 재편했습니다. AI와 딥 러닝의 통합을 통해 컴퓨터는 텍스트 읽기, 음성 해석, 대화 분석, 감정 판단 등의 기능을 확보하여 데이터에서 귀중한 통찰력을 추출하는 NLP의 힘을 입증했습니다.
오늘날 우리는 챗봇과 가상 비서부터 감정 분석, 언어 번역에 이르기까지 NLP의 무한한 가능성을 보고 있습니다. 이는 이미 많은 산업을 변화시키고 사용자 경험을 향상시켰습니다. 그러나 NLP의 지속적인 연구와 개발은 더 많은 발전과 추세로 특징지어지는 훨씬 더 밝은 미래를 약속합니다. 이는 이전보다 더 원활하고 포괄적인 의사소통을 가능하게 할 가능성이 있습니다.
올레나 제레베츠카 의 콘텐츠 작가입니다. 인텔리아트, 데이터 과학 및 ML 분야의 최신 뉴스와 혁신에 대해 글을 쓰고 있습니다. 그녀는 7년의 글쓰기 경험을 갖고 있으며 기술 주제를 더 깊이 연구하는 것을 좋아합니다.
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- 출처: https://www.kdnuggets.com/natural-language-processing-bridging-human-communication-with-ai?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=natural-language-processing-bridging-human-communication-with-ai
