짧은 AI 상식 : 자연어 처리(NLP)와 자연어 생성(NLG)의 차이

자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)와 자연어 생성(Natural Language Generation, NLG)은 서로 다른 개념입니다. 두 기술 모두 인공 지능의 일부이지만, 목적과 사용되는 방식이 다릅니다.

자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석하는 과정입니다. NLP는 텍스트 데이터를 분석하여 패턴, 감정, 개체, 관계 등을 식별합니다. 주요 NLP 작업에는 토큰화(tokenization), 품사 태깅(part-of-speech tagging), 구문 분석(syntax parsing), 개체 인식(named entity recognition), 감성 분석(sentiment analysis) 등이 있습니다.

 

반면 자연어 생성(NLG)은 구조화된 데이터를 인간이 이해할 수 있는 자연어 텍스트로 변환하는 과정입니다. NLG는 요약, 콘텐츠 생성, 대화형 응답 생성, 데이터 시각화 설명 등의 작업을 수행합니다.

자연어 처리(NLP)와 자연어 생성(NLG)의 차이를 설명하기 위한 간단한 예를 들겠습니다.

예를 들어, 챗봇 서비스를 생각해보세요.

1. 자연어 처리(NLP): 사용자가 질문을 입력하면, 챗봇은 NLP 기술을 사용하여 사용자의 텍스트를 이해합니다. NLP는 사용자의 문장에서 핵심 단어, 구문, 의도 등을 파악하고, 이를 분석하여 적절한 응답을 찾거나 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 사용자가 "오늘 서울 날씨는 어때?"라고 묻는 경우, NLP는 "오늘", "서울", "날씨"라는 주요 개념을 추출하고 사용자가 날씨 정보를 원한다는 것을 파악합니다.

2. 자연어 생성(NLG): 챗봇은 구조화된 날씨 데이터를 가져온 후, NLG 기술을 사용하여 사용자에게 전달할 수 있는 자연스러운 언어로의 응답을 생성합니다. 예를 들어, 챗봇은 "오늘 서울의 날씨는 맑고 기온은 25도입니다."라는 응답을 생성할 수 있습니다.

이처럼 자연어 처리는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하는 것에 초점을 두고 있으며, 자연어 생성은 컴퓨터가 인간의 언어로 의사소통하는 데 초점을 두고 있습니다. 두 기술은 서로 보완적인 관계이며, 챗봇, 기계 번역, 콘텐츠 생성 등 다양한 AI 애플리케이션에서 함께 사용됩니다.