What’s?

NLP의 핵심은 컴퓨터 언어학의 구조화된 규칙과 머신러닝의 예측력, 딥러닝의 패턴 인식 기능을 결합한 것입니다. 이 강력한 조합을 통해 기계는 우리가 사용하는 단어뿐만 아니라 텍스트나 음성을 통해 그 뒤에 숨겨진 의도와 감정까지 파악할 수 있습니다.

언어 번역부터 음성 인식 기기 지원, 챗봇을 통한 고객 서비스 개선에 이르기까지 오늘날 우리가 누리고 있는 많은 편리함의 이면에는 NLP가 있습니다. 또한 운영을 원활하게 하고 생산성을 높이며 복잡한 데이터를 인사이트와 행동으로 전환함으로써 비즈니스에 혁신을 일으키고 있습니다. 요컨대, NLP는 인간과 기계를 그 어느 때보다 가깝게 연결하는 방식으로 말의 힘을 활용하고 있습니다.

Fundamentals of Linguistics for NLP

NLP를 위한 언어학의 기초는 다음과 같다.

Syntax: 통사론

단어가 어떻게 배열되어 문장을 만드는지 규정하는 규칙입니다.

Semantics: 의미론

언어의 의미를 연구하는 학문으로, 단어와 문장에서 의미를 도출하는 방법에 관한 것입니다.

Pragmatics: 실용론

문맥이 언어의 해석에 미치는 영향, 실제 상황에서 언어가 사용되는 방식에 중점을 둡니다.

Discourse: 담론

개별 문장을 넘어 대화나 텍스트와 같은 더 큰 단위를 포함하여 사용 중인 언어를 연구하는 학문입니다

Morphology: 형태학

단어의 구조와 형태소라는 작은 단위에서 단어가 어떻게 형성되는지를 연구하는 언어학의 한 분야입니다.

Skills for NLP

NLTK(자연어 툴킷)

가장 초창기적이고 사용자 친화적인 Python용 라이브러리 중 하나인 NLTK는 NLP에 입문하는 초보자에게 적합합니다. 분류, 토큰화, 어간, 태그, 구문 분석 및 의미 추론을 위한 라이브러리와 함께 50개 이상의 코퍼스와 WordNet과 같은 어휘 리소스에 쉽게 액세스할 수 있어 다양한 NLP 작업을 위한 다목적 도구로 사용할 수 있습니다: