자연어 처리 NLP는 인공지능, 언어학, 컴퓨터 과학 및 기타 학문을 포함하는 학제간 학문입니다. 컴퓨터가 자연어를 처리할 수 있도록 하는 문제를 탐구합니다.

자연어 처리란 빅데이터, 지식 그래프, 머신 러닝, 언어학과 같은 기술과 리소스를 기반으로 컴퓨터와 자연어 간의 상호 작용을 이루는 것을 말합니다.

자연어의 입력과 출력을 기반으로 NLP는 두 가지 기술 분야로 나눌 수 있습니다.

• 컴퓨터 입력 자연어는 다음과 같습니다.자연어 이해 ;
• 컴퓨터 출력 자연어는 다음과 같습니다.자연어 생성 .

NLP의 어려움

NLP의 어려움은 모호성, 견고성, 지식 의존성, 맥락적 이해 등에 초점을 맞춥니다.

현재 NLP를 구현하는 방법에는 규칙 기반 방법, 통계적 방법, 딥러닝의 세 가지가 있습니다.

NLP의 주요 응용 분야

• 텍스트 음성 변환
• 음성 합성
• 음성 인식
• 중국어 단어 분할
• 품사 태그
• 구문 분석
• 자연어 생성
• 텍스트 분류
• 질의응답
• 기계 번역
• 자동 요약
• 텍스트적 함의
• 정보 검색
• 정보 추출
• 텍스트 교정

NLP 개발 동향

• 전통적인 구문-의미 규칙에 의문이 제기되었습니다. 코퍼스 구축과 언어학의 발전으로 대규모 실제 텍스트 처리가 NLP 분야의 주요 방향이 되었습니다.
• 통계적 수학적 방법이 주목을 받고 있으며, NLP 분야에서는 언어 지식을 습득하기 위해 머신 러닝 방법을 점점 더 많이 활용하고 있습니다.
• 얕은 처리와 깊은 처리, 통계적 방법과 규칙 기반 방법 모두에 중점을 두어 하이브리드 시스템을 형성합니다.
• NLP는 어휘 적용에 점점 더 많은 중점을 두고 있으며, "어휘주의"에 대한 강한 경향이 나타났습니다. 어휘 지식 기반의 구축은 일반적인 관심사가 되었습니다.

관련어: NLG, NLU