
“안녕, 오늘 날씨 어때?”
“이 메일 요약해줘.”
“이 문장 자연스럽게 영어로 바꿔줘.”
우리는 점점 더 많은 순간에 컴퓨터와 대화하고 있습니다.
그런데 컴퓨터는 사람의 말을 어떻게 이해할까요?
그 중심에는 바로 자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 라는 기술이 있습니다.
오늘은 이 NLP에 대해, 비전공자도 쉽게 이해할 수 있도록 이야기해드릴게요.
1. 자연어처리(NLP)란?
**자연어처리(NLP)**는
“사람이 쓰는 언어(자연어)를 컴퓨터가 이해하고 처리하는 기술”입니다.
즉, 우리가 말하거나 쓰는 말을
컴퓨터가 읽고, 해석하고, 요약하고, 응답할 수 있게 만드는 기술인 거죠.
2. 자연어는 무엇이고, 왜 어려울까?
자연어는 우리가 일상에서 사용하는 **한국어, 영어, 중국어, 스페인어 등 ‘자연스럽게 익힌 언어’**를 말합니다.
문제는 이 자연어가 너무나도…
- 애매하고,
- 감정이 섞여 있고,
- 문맥과 뉘앙스를 이해해야 하는 언어라는 점입니다.
예를 들어,
“오늘은 좀 쌀쌀하네”라는 말에서
‘쌀쌀하다’는 단어는 날씨, 혹은 태도 둘 다 의미할 수 있습니다.
이런 걸 컴퓨터가 정확히 이해하려면
단어의 의미, 문맥, 감정까지 모두 파악해야 하죠.
3. NLP는 어떻게 작동할까?
자연어처리는 여러 단계로 구성됩니다.
🧩 1) 토큰화 (Tokenization)
문장을 단어, 어절, 문장 등으로 나누는 작업
예: “나는 학교에 간다” → [나는], [학교에], [간다]
🧠 2) 품사 분석 (Part-of-Speech Tagging)
각 단어가 어떤 역할을 하는지 분석
‘나는(주어)’ / ‘간다(동사)’ 등
🔍 3) 개체명 인식 (Named Entity Recognition)
사람, 장소, 날짜 등을 찾아내기
예: “이순신 장군은 1592년에 활약했다” → [사람: 이순신], [날짜: 1592년]
🧾 4) 문맥 분석 & 의미 해석
단순 단어 뜻이 아닌 전체 문장의 의미를 이해
예: “이 영화, 진짜 미쳤다!” → 감탄인지, 비판인지 구분
📌 GPT 같은 최신 AI는 이 과정을 딥러닝 기반으로 동시에 처리할 수 있습니다.
4. 우리 일상 속 NLP 활용 사례
서비스 | NLP 활용 방식 |
카카오톡 | 자동 답장 추천, 키워드 검색 |
네이버 파파고 / 구글 번역 | 문장 구조 파악 후 자연스러운 번역 |
유튜브 자막 생성 | 음성 → 텍스트 → 문장 정리 |
챗봇 상담 (은행/쇼핑몰) | 사용자의 질문 의도 파악 후 응답 |
ChatGPT | 질문에 문맥 맞춰 대화하고 요약 제공 |
💡 우리가 ‘말을 건넬 수 있는’ 거의 모든 디지털 서비스에는
자연어처리 기술이 숨어 있습니다.
5. NLP가 잘하는 것과 어려운 것
✅ 잘하는 일
- 문장 요약, 번역
- 텍스트 분류 (스팸/정상, 긍정/부정 등)
- 자동 답변 추천
- 검색 쿼리 이해 및 추천
❌ 어려운 일
- 중의적 문장 해석 (예: “그녀가 그녀를 미워했다”)
- 풍자/비꼼 해석
- 문화적 맥락 이해
- 감정 표현, 뉘앙스 구분
📌 인간처럼 “의도와 뒷말”까지 이해하기는 아직 한계가 있어요.
6. NLP의 미래는?
- 🧠 대화형 AI의 진화: 챗GPT처럼 감정과 문맥까지 읽는 AI
- 🌐 실시간 다국어 커뮤니케이션: 자동 통역 회의
- 🏥 의료, 법률, 교육 문서 요약과 해석
- 📊 데이터 기반 인사이트 분석: 수천 개의 리뷰를 분석해 인사이트 도출
NLP는 앞으로 우리가 쓰는 모든 글과 말, 검색, 요약, 판단을 돕는 동반자가 될 거예요.
💬 마무리하며
자연어처리는 ‘컴퓨터가 사람 말을 알아듣는 기술’입니다.
복잡하고 다양한 사람의 언어를 AI가 조금씩 이해해가는 과정이죠.
GPT와 같은 AI가 자연스럽게 대화를 이어갈 수 있는 이유도
바로 이 NLP 기술이 뒷받침되기 때문입니다.
우리의 말, 감정, 의도를 기계가 이해하게 만드는 기술,
바로 NLP의 시대가 오고 있습니다.
✍️ 질문 드려요
여러분은 어떤 서비스에서 자연어처리 기술을 느껴보셨나요?
혹시 "AI가 내 말을 정말 이해하네?" 싶었던 순간이 있었나요?
댓글로 경험을 공유해 주세요
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