[딥러닝] NLP 분석의 기초 개념과 코드 예제

딥러닝의 발달로 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 급격한 발전을 이루었다.
이 포스팅에서는 NLP의 기본 개념과 딥러닝을 활용한 NLP 분석의 기초적인 내용을 다루겠다.
또한, 간단한 코드 예제를 통해 이해를 돕고자 한다.

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01. NLP란 무엇인가?

NLP는 인간의 언어를 이해하고 처리하기 위한 인공지능의 한 분야다.
여기에는 텍스트 분류, 감정 분석, 기계 번역, 질의응답 시스템 등 다양한 응용 분야가 포함된다.
NLP는 자연어를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환하고, 이를 기반으로 다양한 분석 및 처리를 수행한다.

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02. 딥러닝과 NLP

딥러닝은 대규모 데이터로부터 패턴을 학습하는 인공신경망(Artificial Neural Network)을 사용한다.
NLP에서 딥러닝은 단어를 벡터 형태로 변환하고, 이를 통해 텍스트를 분석한다.
대표적인 딥러닝 모델로는 RNN(Recurrent Neural Network), LSTM(Long Short-Term Memory), GRU(Gated Recurrent Unit), Transformer 등이 있다.

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03. 단어 임베딩

단어 임베딩(Word Embedding)은 단어를 벡터 형태로 표현하는 방법이다.
이는 고차원에서 단어 간의 유사도를 계산할 수 있게 해준다. 대표적인 방법으로는 Word2Vec, GloVe, FastText 등이 있다.
최근에는 BERT, GPT와 같은 컨텍스트 기반의 임베딩이 널리 사용되고 있다.

- Word2Vec 예제

출력 예시 - 벡터

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04. 텍스트 분류

텍스트 분류는 주어진 텍스트가 어떤 카테고리에 속하는지 예측하는 작업이다.
이는 스팸 메일 필터링, 감정 분석 등에 사용된다.

- 감정 분석 예제

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05. Transformer 모델

Transformer는 NLP 분야에서 혁신적인 모델로, 특히 BERT와 GPT 같은 모델이 대표적이다. Transformer는 병렬 처리가 가능해 학습 속도가 빠르고, 긴 문맥을 잘 이해한다.

Transformer는 인코더와 디코더로 구성된다. 인코더는 입력 시퀀스를 받아 내부 표현으로 변환하고, 디코더는 이를 기반으로 출력 시퀀스를 생성한다. Self-Attention 메커니즘을 사용해 각 단어가 문장 내 다른 단어들과의 관계를 학습한다.

Transformer 모델과 관련된 심화 내용은 다음 포스팅에서 다루도록 하겠다.

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딥러닝을 활용한 NLP 분석은 매우 강력한 도구다. 단어 임베딩부터 텍스트 분류, Transformer 모델까지 다양한 방법을 통해 자연어를 처리하고 분석할 수 있다. 이번 포스팅에서는 기초 개념과 간단한 코드 예제를 다뤘다. 앞으로 더욱 깊이 있는 연구와 학습을 통해 NLP 분야에서 다양한 응용을 시도해보자.

이 포스팅이 NLP와 딥러닝에 대한 이해를 높이는 데 도움이 되었기를 바란다. 추가적인 학습 자료나 궁금한 점이 있다면 언제든지 댓글로 남겨주길 바란다.