1 자연어 처리의 개요
자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 기술 분야다. 여기서 자연어란 우리가 일상에서 사용하는 한국어, 영어, 중국어, 일본어 같은 언어를 말한다.
1.1 자연어 처리의 구성 요소
- NLP = 전처리 + NLU + NLG
- 전처리 (pre-processing)
- tokenization: 텍스트 데이터를 정제하고 토큰화하는 과정
- vectorization: 텍스트 데이터를 벡터 형태로 변환하는 과정 (텍스트를 숫자로 변환)
- word embedding: 단어를 밀집 벡터(dense vector) 공간에 매핑하는 기법
- 자연어 이해(NLU, Natural Language Understanding)
- encoder 기반의 알고리즘으로 텍스트를 이해하는 부분
- 텍스트를 생성하는데 사용되진 않는다.
- 자연어 생성(NLG, Natural Language Generation)
- decoder 기반의 알고리즘으로 텍스트를 생성하는 부분
- 텍스트를 이해할 수 있지만 비효율적인 방법
- 전처리 (pre-processing)
1.2 자연어 처리의 응용 분야
- 음성 인식
- 텍스트 요약
- 기계 번역
- 감성 분석
- 텍스트 분류
- 질의 응답 시스템
- 챗봇
- 등등
최근 딥러닝을 활용한 자연어 처리 기술이 폭발적으로 발전하면서 괄목할만한 성과를 이루고 있다. 이 분야는 종종 ’텍스트 분석’이라고도 불리지만, ’자연어 처리’라고 하면 인공지능 기술을 활용한다는 의미가 더 강하게 내포된다.
2 자연어 처리의 기회
자연어 처리는 현재 IT 업계에서 매우 유망한 분야다. 그 이유는 다음과 같다:
산업 전반에 걸친 수요: 특정 도메인에 국한되지 않고 거의 모든 산업 분야에서 자연어 처리 기술에 대한 수요가 있다.
인력 부족: 현재 실무에서 PLM(Pre-trained Language Model)을 활용할 수 있는 중급 이상의 인력이 부족해 기회가 많다.
오픈소스의 발전: 성능 좋은 오픈소스 모델과 라이브러리가 지속적으로 공개되고 있어, 자연어 처리 기술을 익히면 손쉽게 높은 성능의 모델을 활용할 수 있다.
3 자연어 처리 학습 순서
자연어 처리를 배우기 위한 일반적인 학습 경로는 다음과 같다:
- 자연어 처리의 기본 개념 이해
- 통계적 방식의 자연어 처리 학습
- 초기 딥러닝 기반 자연어 처리 방법론 (2010년대 초반~중반)
- 현대의 딥러닝 자연어 처리 - PLM(Pre-trained Language Models) 중심
세부 학습 단계
전처리 (Pre-processing)
├── Tokenization (※ 명시되지 않았지만 기본 전제)
├── Vectorization (수치화)
│ ├── BoW (통계 기반, 1950s~)
│ ├── DTM (통계 기반, 1950s~)
│ └── TF-IDF (정보 검색 분야, 1972)
├── Word Embedding (의미 임베딩)
│ ├── Embedding Layer (딥러닝 공통, 2010s~)
│ ├── Word2Vec (Google, 2013)
│ ├── FastText (Facebook AI, 2016)
│ ├── GloVe (Stanford, 2014)
│ └── 기타: Swivel (Google, 2016), LexVec (UNSW, 2016)
자연어 이해 (NLU: Natural Language Understanding)
├── RNN 기반 문맥 임베딩
│ ├── LSTM (Hochreiter & Schmidhuber, 1997)
│ ├── GRU (U. of Montreal, 2014)
│ └── ELMo (Allen Institute, 2018)
├── Attention 메커니즘
│ ├── Basic Attention (Bahdanau et al., 2014)
│ ├── Self-Attention (Google, 2017)
│ └── Multi-Head Attention (Google, 2017)
├── Transformer 구조 자체 (Google, 2017)
├── BERT 시리즈
│ ├── BERT (Google, 2018)
│ ├── RoBERTa (Facebook AI, 2019)
│ └── ALBERT (Google & Toyota Research Institute, 2019)
├── 한국어 특화 NLU 모델
│ ├── KoBERT (Kakao Brain, 2019)
│ └── KLU-BERT (KLUE 연구진, 2021)
└── 기타 NLU 모델
└── ELECTRA (Google, 2020), XLNet (Google & CMU, 2019)
자연어 생성 (NLG: Natural Language Generation)
├── Transformer 구조 자체 (Google, 2017)
├── GPT 시리즈 (GPT-1~4, ChatGPT) (OpenAI, 2018~2023)
├── KoGPT (Kakao Brain, 2021)
├── T5 (Google, 2019)
├── LaMDA (Google, 2021), PaLM (Google, 2022), Gemini (Google DeepMind, 2023), Claude (Anthropic, 2023)
└── 기타 생성 모델4 주요 도구와 프레임워크
4.1 PyTorch
PyTorch는 Facebook AI Research(FAIR)에서 개발한 딥러닝 프레임워크다. 연구용 프로토타입부터 상용 제품까지 빠르게 개발할 수 있는 유연성을 제공하며, 현재 자연어 처리 분야에서 가장 보편적으로 사용되는 프레임워크 중 하나다.
4.2 Transformers
Hugging Face(https://huggingface.co/docs/transformers/index) 에서 개발한 Transformers 라이브러리는 다양한 트랜스포머 계열의 모델과 관련 모듈을 제공하는 Data Science Hub 플랫폼이다. 현대 자연어 처리에서 PLM을 활용할 때 대부분 이 라이브러리를 사용한다. BERT, GPT, T5 등 최신 언어 모델을 쉽게 불러와 사용할 수 있게 해준다.
5 한국어 자연어 처리의 난이도와 특성
한국어는 영어에 비해 자연어 처리가 더 어려운 특성을 가지고 있다. 이러한 특성들은 언어 모델의 성능에 직접적인 영향을 미친다.
5.1 한국어의 언어적 특성
5.1.1 교착어로서의 특성
- 정의: 실질적인 의미를 가진 어간에 조사나 어미와 같은 문법 형태소들이 결합하여 문법적 기능이 부여되는 언어
- 예시: ‘사람은’, ‘사람이’, ‘사람을’, ‘사람에게’, ‘사람과’, ‘사람의’, ‘사람에’, ’사람으로부터’와 같이 같은 명사에 다양한 조사가 결합
- 문제점: 띄어쓰기 단위로 토큰화할 경우 이들이 모두 다른 단어로 간주됨
5.1.2 어순의 유연성
- 한국어는 정황어로서 조사나 토씨만으로도 문장의 의미를 파악할 수 있음
- 문장 성분의 위치가 바뀌어도 의미 전달에 큰 문제가 없음
- 예시:
- 나는 오늘 저녁에 친구와 함께 영화를 보러 간다.
- (나는) 친구와 함께 오늘 저녁에 영화를 보러 간다.
- (나는) 영화를 보러 오늘 저녁에 친구와 함께 간다.
- 간다 (나는) 영화를 보러 오늘 저녁에 친구와 함께.
5.1.3 주어 생략 현상
- 한국어는 문맥상 이해 가능한 경우 주어를 자주 생략함
- 때로는 주어와 서술어가 모두 생략되는 경우도 있음
- 예시: “(나는) 오늘 저녁에 친구와 함께 영화를 보러 (간다).”
5.1.4 띄어쓰기 규칙의 비일관성
- 한국어는 띄어쓰기가 엄격하게 지켜지지 않는 경향이 있음
- 띄어쓰기를 하지 않더라도 문장 이해가 가능함
- 예시: “동해물과백두산이마르고닳도록하느님이보우하사우리나라만세”
- 반면 영어는 띄어쓰기가 없으면 읽기 어려움: “tobeornottobethatisthequestion”
5.1.5 한자어의 특성
- 하나의 음절이 다양한 의미를 가질 수 있음
- 동음이의어가 많아 문맥 파악이 중요함
5.2 한국어 자연어 처리의 어려움
5.2.1 모델링 관점의 어려움
- 주어 생략과 자유로운 어순으로 인해 언어 모델의 예측 성능이 저하됨
- 교착어 특성으로 인한 어휘 다양성 증가로 모델 복잡도 증가
5.2.2 리소스 부족
- 영어에 비해 데이터와 언어에 특화된 모델이 상대적으로 부족함
- 한국어 특성을 고려한 전처리 도구와 평가 방법론 개발 필요
이러한 한국어의 특성들은 자연어 처리 모델의 성능에 직접적인 영향을 미치며, 한국어 자연어 처리를 위해서는 이러한 특성을 고려한 접근 방식이 필요하다.
5.3 영어의 언어적 특성
5.3.1 고립어로서의 특성
- 정의: 단어의 형태가 거의 변하지 않고, 어순과 전치사 등을 통해 문법적 관계를 표현하는 언어
- 예시: ‘person’, ‘the person’, ‘to the person’, ‘with the person’, ’of the person’과 같이 명사 자체는 변하지 않고 전치사나 관사가 추가됨
- 특징: 단어 경계가 명확하여 토큰화가 상대적으로 용이함
5.3.2 엄격한 어순
- 영어는 주어-동사-목적어(SVO) 구조를 기본으로 하는 엄격한 어순을 가짐
- 어순이 바뀌면 문장의 의미가 크게 달라지거나 비문법적이 됨
- 예시:
- “I love you” (나는 너를 사랑한다)
- “You love I” (비문법적)
- “Love I you” (비문법적)
5.3.3 주어 필수 현상
- 영어는 거의 모든 문장에서 주어가 필수적으로 요구됨
- 주어가 없는 문장은 명령문이나 특수한 경우를 제외하고는 비문법적임
- 의미상 주어가 없을 때도 형식적 주어(it, there)를 사용함
- 예시: “It is raining.” (비인칭 주어 it 사용)
5.3.4 띄어쓰기의 중요성
- 영어는 띄어쓰기가 의미 구분에 필수적인 역할을 함
- 띄어쓰기가 없으면 단어 경계 식별이 어려워 문장 이해가 불가능함
- 예시: “Iloveyou” vs “I love you”
5.3.5 굴절 현상의 제한성
- 영어는 한국어에 비해 굴절(inflection) 현상이 제한적임
- 명사는 복수형, 소유격 정도만 변화
- 동사는 시제, 인칭에 따라 제한적으로 변화
- 예시:
- 명사: dog → dogs (복수형)
- 동사: walk → walks, walked, walking
5.3.6 동음이의어와 다의어
- 영어도 동음이의어와 다의어가 많아 문맥 파악이 중요함
- 예시:
- “bank”(은행 또는 강둑)
- “light”(가벼운 또는 빛)
5.4 영어 자연어 처리의 특징
5.4.1 모델링 관점의 이점
- 어순이 고정되어 있어 언어 모델의 예측 성능이 상대적으로 높음
- 단어 형태 변화가 적어 어휘 다양성이 한국어보다 낮음
- 띄어쓰기가 명확하여 토큰화가 용이함
5.4.2 풍부한 리소스
- 방대한 양의 텍스트 데이터와 사전 학습된 모델이 존재함
- 다양한 자연어 처리 도구와 평가 데이터셋이 개발되어 있음
- 영어 기반 연구가 선행되어 참고할 수 있는 자료가 많음
영어와 한국어의 이러한 언어적 차이는 자연어 처리 접근 방식에 직접적인 영향을 미치며, 각 언어의 특성에 맞는 전처리 방법과 모델링 전략이 필요하다.
6 사전 학습 언어 모델(PLM)의 발전과 다국어 처리
6.1 다국어 처리의 혁신
최근 자연어 처리 분야에서는 사전 학습 언어 모델(Pre-trained Language Models, PLM)의 급속한 발전으로 인해 언어 간 차이에 대한 우려가 크게 감소하고 있다. 이러한 모델들은 다양한 언어의 특성을 효과적으로 학습하여 언어 간 격차를 줄이고 있다.
6.1.1 다국어 사전 학습 모델의 등장
- 다국어 BERT, XLM, mT5 등의 모델은 100개 이상의 언어를 동시에 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있음
- 이러한 모델들은 각 언어의 고유한 특성(어순, 형태소, 문법 구조 등)을 대규모 말뭉치를 통해 자동으로 학습
- 한국어와 같은 교착어도 효과적으로 처리할 수 있는 능력을 보여줌
6.1.2 언어 간 전이 학습의 효과
- 영어 등 리소스가 풍부한 언어에서 학습된 지식이 리소스가 적은 언어로 효과적으로 전이됨
- 적은 양의 한국어 데이터로도 영어 수준에 근접한 성능을 달성할 수 있게 됨
- 언어 간 공통된 의미적, 구문적 패턴을 모델이 포착하여 활용
6.2 한국어 자연어 처리의 현재
6.2.1 한국어 특화 모델의 발전
- KoBERT, KoGPT, KoELECTRA 등 한국어에 최적화된 사전 학습 모델들이 개발되어 공개됨
- 이러한 모델들은 한국어의 특성을 고려한 토큰화 방식과 학습 방법을 적용
- 한국어 위키피디아, 뉴스, 웹 문서 등 대규모 한국어 말뭉치로 학습되어 우수한 성능을 보임
6.2.2 실용적 관점에서의 변화
- 과거에는 한국어 형태소 분석기 선택과 최적화가 핵심 과제였으나, 현재는 적절한 사전 학습 모델 선택이 더 중요해짐
- 토큰화, 형태소 분석 등의 전처리 작업이 모델 내부에서 자동으로 처리되어 개발자의 부담이 크게 감소
- 대부분의 NLP 태스크에서 언어 특성에 대한 깊은 이해 없이도 준수한 성능 달성 가능
6.3 실무적 시사점
6.3.1 개발 효율성 향상
- 언어별 특화된 전처리 파이프라인 구축 필요성이 감소
- 동일한 아키텍처와 접근 방식으로 다양한 언어 처리 가능
- 개발 및 유지보수 비용 절감
6.3.2 다국어 서비스 구현 용이성
- 하나의 모델로 여러 언어를 지원하는 서비스 구현 가능
- 언어 간 일관된 성능으로 사용자 경험 향상
- 새로운 언어 추가가 상대적으로 용이해짐
결론적으로, 현대 PLM의 발전으로 인해 한국어와 영어 간의 언어적 차이가 자연어 처리에 미치는 영향은 크게 감소했다. 물론 각 언어의 특성을 이해하는 것은 여전히 중요하지만, 기술적 장벽은 상당히 낮아졌으며, 이는 다양한 언어에 대한 NLP 응용 프로그램 개발을 크게 촉진하고 있다.