자연어처리(NLP)란?

Ⅰ. 개념과 역사

자연어처리는 1950년대 초 앨런 튜링(Alan Turing)의 “기계가 생각할 수 있는가?”라는 질문에서 출발했다. 초기에는 규칙 기반(rule-based) 문법 분석을 중심으로, 단어와 문법 규칙을 직접 정의하는 방식이었다. 이후 1990년대 통계 기반(statistical) 언어모델이 등장하면서, 데이터로부터 언어 패턴을 확률적으로 추정하는 접근이 주류가 되었다. 2010년대에는 딥러닝의 발전과 함께 신경망 기반 언어모델이 등장했으며, 오늘날의 생성형 AI로 이어지는 기술적 토대를 마련했다.

Ⅱ. 작동 원리

NLP 시스템은 인간의 언어를 컴퓨터가 처리 가능한 형태로 변환하고, 그 의미를 분석·생성하는 과정을 거친다. 일반적으로 다음과 같은 단계로 이루어진다.

1. ① 전처리(Preprocessing) — 문장을 토큰(Token) 단위로 분리하고 불필요한 요소를 제거.
2. ② 임베딩(Embedding) — 단어를 수치화된 벡터로 표현하여 의미적 유사성을 계산.
3. ③ 모델링(Modeling) — 문맥(Context)을 고려해 단어 간 관계를 학습 (어텐션 메커니즘 활용).
4. ④ 출력(Generation) — 입력에 대응하는 문장, 요약, 번역, 답변 등을 생성.

Ⅲ. 주요 기술 구성요소

• 형태소 분석(Morphological Analysis) — 단어의 어근, 접사 등을 식별.
• 품사 태깅(Part-of-Speech Tagging) — 단어의 문법적 역할을 분류.
• 의미 분석(Semantic Analysis) — 문장의 의미적 구조를 파악.
• 문맥 이해(Contextual Understanding) — 트랜스포머를 이용해 문맥 간 의미 연결.
• 자연어 생성(NLG) — 인간과 유사한 문장 생성 (생성형 AI와 연관).

Ⅳ. 응용 분야

• 챗봇·대화형 AI — ChatGPT, Claude, Gemini 등 대화형 시스템.
• 기계 번역 — Google Translate, Papago 등의 자동 번역 기술.
• 문서 요약·분석 — 뉴스, 논문, 이메일 자동 요약 시스템.
• 감정 분석(Sentiment Analysis) — 텍스트의 긍정·부정 감정 분류.
• 정보 추출 및 질의응답 — 검색엔진, 음성비서, AI 검색 서비스.

Ⅴ. 기술적 의의와 한계

자연어처리는 인간의 언어를 데이터화함으로써 인간-기계 간의 ‘소통’을 가능하게 한 핵심 기술이다. 그러나 언어에는 맥락, 은유, 문화적 함의가 포함되어 있어 기계가 완벽히 이해하기 어렵다는 한계가 존재한다. 또한 데이터 편향(Bias)이나 잘못된 정보 학습은 부정확한 결과를 낳을 수 있어, 윤리적·사회적 고려가 함께 필요하다.

Ⅵ. 요약

자연어처리(NLP)는 인간의 언어를 이해하고 생성하는 AI 기술로, 트랜스포머와 어텐션 메커니즘의 발전을 통해 생성형 AI 시대의 핵심 인프라로 자리 잡았다.