자연어 처리의 핵심 기술 – 토큰화, 형태소 분석

자연어 처리란?

자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 해석할 수 있도록 돕는 인공지능 기술입니다. 챗봇, 번역기, 음성 인식 등에서 활용되며, 그 핵심에는 토큰화와 형태소 분석이라는 중요한 기술이 있습니다.

1. 토큰화(Tokenization)

토큰화는 문장을 의미 있는 단위로 나누는 작업입니다. 일반적으로 단어, 구, 문장 단위로 나누며, 이후 분석을 위한 전처리 단계로 활용됩니다.

예시:
"AI는 미래를 바꾼다." → ["AI", "는", "미래", "를", "바꾼다", "."]

언어마다 토큰화 방식이 다르며, 한국어처럼 조사나 어미가 복잡한 언어는 더욱 정교한 처리가 필요합니다.

2. 형태소 분석(Morphological Analysis)

형태소 분석은 문장을 구성하는 최소 의미 단위인 형태소를 추출하고, 그 품사(명사, 동사 등)를 식별하는 과정입니다. 특히 한국어, 일본어와 같은 교착어에서 매우 중요한 작업입니다.

예시:
"학생이 공부를 한다." → [학생/명사, 이/조사, 공부/명사, 를/조사, 한다/동사]

형태소 분석기는 단어 내부의 어근과 접사, 활용형을 구분하여 의미 분석이나 문법 처리에 중요한 정보를 제공합니다.

3. 실제 적용 분야

자연어 처리 기술은 다음과 같은 분야에서 폭넓게 활용됩니다:

• 검색 엔진의 키워드 분석
• AI 번역기 (예: 구글 번역, 파파고)
• 음성 기반 비서 (예: Siri, Google Assistant)
• 감성 분석, 뉴스 요약, 자동 답변

결론

자연어 처리는 AI가 인간과 자연스럽게 소통할 수 있게 해주는 핵심 기술입니다. 그 기초가 되는 토큰화와 형태소 분석은 언어의 구조를 이해하고 다양한 NLP 모델을 학습시키는 데 필수적인 요소입니다. 이를 정확히 처리할 수 있을 때, 보다 똑똑하고 인간적인 인공지능이 구현될 수 있습니다.