➡️자연어 생성(NLG)이란 무엇인가요?
자연어 생성(NLG)은 인공 지능(AI) 프로그래밍을 사용하여 데이터 세트로부터 작성된 또는 말로 전달되는 이야기를 만드는 것을 말합니다. NLG는 인간-기계 및 기계-인간 상호 작용, 계산 언어학, 자연어 처리(NLP), 그리고 자연어 이해(NLU)와 관련이 있습니다.
NLG에 대한 연구는 주로 데이터 포인트에 컨텍스트를 제공하는 컴퓨터 프로그램을 구축하는 데 초점을 맞춥니다. 정교한 NLG 소프트웨어는 대량의 숫자 데이터를 분석하고 패턴을 식별하며, 그 정보를 사람이 이해하기 쉬운 방식으로 공유할 수 있습니다. NLG 소프트웨어의 속도는 인터넷의 뉴스와 다른 시간에 민감한 이야기를 제작하는 데 특히 유용합니다. 최고의 상태에서 NLG 출력물은 웹 콘텐츠로 그대로 게시될 수 있습니다.
➡️NLG는 어떻게 작동하나요?
NLG는 여러 단계의 과정으로, 각 단계에서는 사용되는 데이터를 더 정제하여 자연스럽게 들리는 언어로 콘텐츠를 제작합니다. NLG의 6단계는 다음과 같습니다:
1) 콘텐츠 분석. 데이터가 필터링 되어 최종적으로 생성될 콘텐츠에 어떤 내용이 포함될지 결정합니다. 이 단계에서는 원문의 주요 주제와 그들 사이의 관계를 식별합니다.
2) 데이터 이해. 데이터를 해석하고, 패턴을 식별하고, 컨텍스트에 맞게 놓습니다. 이 단계에서는 종종 기계 학습이 사용됩니다.
3) 문서 구조화. 데이터가 해석되는 유형에 기반하여 문서 계획을 만들고 서술 구조를 선택합니다.
4) 문장 집계. 관련된 문장이나 문장의 일부를 주제를 정확하게 요약하는 방식으로 결합합니다.
5) 문법 구조화. 문법 규칙이 적용되어 자연스러운 텍스트를 생성합니다. 프로그램은 문장의 구문 구조를 추론하고, 이 정보를 사용하여 문장을 문법적으로 올바른 방식으로 다시 작성합니다.
6) 언어 표현. 최종 출력물은 사용자 또는 프로그래머가 선택한 템플릿 또는 형식에 따라 생성됩니다.
➡️NLG는 어떻게 사용될까?
자연어 생성(Natural Language Generation, NLG)은 여러 방식으로 활용되고 있습니다. 그 활용 예는 다음과 같습니다:
1) 구글의 알렉사나 애플의 시리와 같은 챗봇과 음성 도우미의 응답 생성;
2) 재무 보고서와 기타 비즈니스 데이터를 직원과 고객이 쉽게 이해할 수 있는 컨텐츠로 변환;
리드 유치(lead nurturing) 이메일, 메시징, 채팅 응답의 자동화;
3) 고객 이메일과 메시지에 대한 개인화된 응답 생성;
4) 고객 서비스 대표들이 사용하는 스크립트의 생성 및 개인화;
5) 뉴스 보고서의 집계 및 요약;
6) 사물인터넷(IoT) 기기의 상태 보고;
7) 전자상거래 웹페이지와 고객 메시징을 위한 제품 설명 생성 등이 있습니다.
➡️NLG vs. NLU vs. NLP
NLP(자연어 처리)는 컴퓨터가 사람의 언어를 이해하는 데 사용되는 개념을 총체적으로 가리킵니다. 이는 서면과 구두 양식 모두에 적용됩니다. NLP는 규칙과 구성 요소를 기반으로하며, 비구조화된 데이터를 구조화된 데이터 형식으로 변환합니다.
자연어 처리(NLP)는 자연어 이해(NLU)와 자연어 생성(NLG)을 모두 포함하며, 이 둘은 다음과 같은 구별되지만 관련된 기능을 갖고 있습니다:
자연어 이해(NLU)는 컴퓨터가 구문 분석과 의미 분석을 사용하여 텍스트나 음성의 의미를 파악하는 능력을 가리킵니다.
자연어 생성(NLG)은 데이터 입력으로부터 텍스트나 음성을 생성하는 컴퓨팅 장치를 가능하게 합니다.
챗봇과 Gmail의 '스마트 작성'과 같은 이메일 클라이언트의 "제안된 텍스트" 기능은 NLU와 NLG를 모두 사용하는 애플리케이션의 예입니다. 자연어 이해는 컴퓨터가 사용자의 입력의 의미를 이해하게 하고, 자연어 생성은 사용자가 이해할 수 있는 방식으로 텍스트나 음성 응답을 제공합니다.
자연어 생성(NLG)은 자연어 이해(NLU) 및 정보 검색과 연결되어 있습니다. 또한 텍스트 요약, 음성 생성, 기계 번역 등과 관련이 있습니다. NLG의 기본 연구 대부분은 컴퓨터 언어학 및 인간-기계, 기계-인간 상호작용과 관련된 영역과 겹칩니다.
➡️NLG 모델과 방법론
NLG는 머신러닝 알고리즘과 기타 접근법에 의존하여 사용자 입력에 대응하는 기계 생성 텍스트를 만들어냅니다. 사용되는 방법론에는 다음과 같은 것들이 있습니다:
마르코프 체인. 마르코프 모델은 통계와 머신러닝에서 언어 생성과 같이 무작위 선택을 할 수 있는 시스템을 모델링하고 분석하는 데 사용되는 수학적 방법입니다. 마르코프 체인은 초기 상태로 시작한 다음 이전 상태를 바탕으로 무작위로 후속 상태를 생성합니다. 이 모델은 현재 상태와 이전 상태를 학습한 후, 이전 두 상태를 기반으로 다음 상태로 이동할 확률을 계산합니다. 머신러닝 상황에서는, 알고리즘이 함께 나타날 가능성이 높은 단어를 선택하여 문구와 문장을 생성합니다.
RNN. 이 인공지능 시스템은 다양한 방식으로 순차 데이터를 처리하는 데 사용됩니다. RNN은 한 언어로 쓰여진 문장을 다른 언어로 번역하는 것과 같은 시스템 간 정보 전송에 사용될 수 있습니다. 또한 RNN은 데이터에서 패턴을 식별하는데 사용되며, 이는 이미지를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. RNN은 이미지의 다른 객체를 인식하거나 문장의 다양한 품사를 식별하는 데 훈련될 수 있습니다.
LSTM. 이 RNN의 종류는 시스템이 경험을 통해 학습해야 할 딥러닝에서 사용됩니다. LSTM 네트워크는 데이터 시퀀스를 처리하는 데 필요한 컨텍스트를 학습할 수 있기 때문에 자연어 처리(NLP) 작업에서 일반적으로 사용됩니다. LSTM 네트워크는 게이팅 메커니즘을 사용하여 현재 단계에 영향을 미칠 수 있는 이전 단계의 수를 제한함으로써 장기 종속성을 학습합니다.
트랜스포머. 이 신경망 아키텍처는 언어의 장거리 종속성을 학습하고 단어의 의미에서 문장을 생성할 수 있습니다. 트랜스포머는 AI와 관련이 있습니다. 이것은 샌프란시스코의 비영리 AI 연구회사인 OpenAI에 의해 개발되었습니다. 트랜스포머는 입력을 처리하는 인코더 하나와 생성된 문장을 출력하는 또 다른 인코더를 포함합니다.
주요 트랜스포머 모델은 다음과 같습니다:
GPT는 비즈니스 인텔리전스(BI) 소프트웨어와 함께 사용되는 자연어 생성(NLG) 기술의 한 종류입니다. GPT가 BI 시스템과 함께 구현되면 NLG 기술이나 머신러닝 알고리즘을 사용하여 보고서, 프레젠테이션 및 기타 컨텐츠를 작성합니다. 시스템은 제공된 정보에 기반하여 컨텐츠를 생성하는데, 이 정보는 데이터, 메타데이터, 절차적 규칙의 조합일 수 있습니다.
BERT는 Google이 원래 음성 인식 서비스를 위해 만든 트랜스포머 시스템의 후속작입니다. BERT는 단어 간의 관계인 구문 정보와 단어의 의미인 의미 정보를 학습하여 인간의 언어를 배우는 언어 모델입니다.
XLNet은 데이터 세트에 대해 훈련된 인공 신경망입니다. 그것은 논리적 결론을 내기 위해 사용하는 패턴을 식별합니다. NLP 엔진은 간단한 자연어 쿼리에서 정보를 추출할 수 있습니다. XLNet은 텍스트를 읽고 해석하는 능력을 스스로 가르치려는 목표를 가지고 있으며, 이 지식을 사용하여 새로운 텍스트를 작성합니다. XLNet에는 두 부분이 있습니다: 인코더와 디코더. 인코더는 언어의 구문 규칙을 사용하여 문장을 벡터 기반 표현으로 변환하고, 디코더는 이 규칙을 사용하여 벡터 기반 표현을 의미 있는 문장으로 다시 변환합니다.
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