우리가 쓰는 말, 인공지능은 어떻게 해석할까

자연어 처리란 무엇인가

자연어 처리는 사람이 일상에서 사용하는 언어를 컴퓨터가 이해하고 다룰 수 있도록 연구하는 인공지능 분야이다. 자연어란 우리가 평소에 말하고 글로 쓰는 한국어, 영어와 같은 언어를 의미했다. 컴퓨터는 원래 숫자와 기호로 이루어진 프로그래밍 언어만 이해할 수 있기 때문에, 사람의 언어를 그대로 이해하지 못했다. 자연어 처리는 이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 기술 분야였다.

자연어 처리는 컴퓨터 과학과 인공지능의 한 분야이며, 언어학과도 깊은 관련이 있었다. 문장의 구조와 의미를 연구하는 언어학의 지식을 바탕으로, 컴퓨터가 문장을 분석하고 의미를 파악하도록 만드는 것이 목표였다. 또한 언어를 사용하는 인간의 사고 과정을 연구하는 인지 과학의 영향을 많이 받았다. 실제 구현 과정에서는 수학과 통계, 그리고 기계학습 기술이 적극적으로 활용되었다.

자연어 처리는 이미 우리 생활 속에 깊이 들어와 있었다. 검색 엔진에서 원하는 정보를 찾는 과정, 스마트폰 음성 비서와의 대화, 자동 번역 서비스, 챗봇 상담 시스템 등이 모두 자연어 처리 기술을 기반으로 만들어졌다. 이처럼 자연어 처리는 사람과 컴퓨터를 이어주는 중요한 역할을 하고 있었다.

 

자연어 처리의 기본 과정

자연어 처리는 단순히 문장을 읽는 것처럼 보이지만, 실제로는 여러 단계를 거쳐 이루어졌다. 컴퓨터는 문장을 한 번에 이해하지 못했기 때문에, 작은 단위부터 차근차근 분석해야 했다. 그 첫 단계가 형태소 분석이었다.

 

형태소 분석이란 무엇인가

형태소 분석은 문장을 이루는 어절을 의미를 가진 가장 작은 단위인 형태소로 나누는 작업이다. 형태소는 더 이상 쪼갤 수 없는 최소 의미 단위였다. 예를 들어 “학생이 공부했다”라는 문장은 “학생”, “이”, “공부”, “했”, “다”와 같은 형태소로 나눌 수 있었다.

형태소 분석은 특히 한국어에서 매우 중요한 과정이었다. 한국어는 조사와 어미가 다양하게 붙고, 띄어쓰기가 정확하지 않은 경우도 많았기 때문이다. 또한 같은 단어라도 문맥에 따라 의미가 달라지는 경우가 많았다. 이러한 특성 때문에 형태소 분석은 자연어 처리에서 가장 어렵고 중요한 단계 중 하나였다.

형태소 분석 과정에서 자주 발생하는 문제는 미등록어와 신조어였다. 사전에 없는 새로운 단어가 등장하면 컴퓨터는 이를 제대로 분석하지 못했다. 또한 오탈자나 띄어쓰기 오류도 분석 결과에 큰 영향을 미쳤다. 예를 들어 “정보검색”과 “정보 검색”은 의미가 같지만 형태소 분석 결과는 달라질 수 있었다.

복합 명사도 형태소 분석을 어렵게 만드는 요소였다. 복합 명사는 두 개 이상의 단어가 결합되어 새로운 의미를 가지는 단어였다. “봄바람”, “종합정보시스템”과 같은 단어가 그 예였다. 이러한 단어는 어떻게 나누느냐에 따라 의미가 달라질 수 있었기 때문에, 기계적으로 처리하기가 쉽지 않았다.

 

품사 부착의 역할

형태소 분석이 끝나면, 각 형태소에 품사를 붙이는 작업이 필요했다. 이를 품사 부착이라고 했다. 품사 부착은 단어가 문장에서 어떤 역할을 하는지를 판단하는 과정이었다. 명사인지, 동사인지, 조사인지 등을 구분하는 작업이었다.

예를 들어 “나는”이라는 단어는 두 가지로 해석될 수 있었다. 하나는 대명사 “나”에 조사 “는”이 붙은 경우였고, 다른 하나는 동사 “날다”의 활용형일 수 있었다. 문맥을 보지 않으면 어느 쪽이 맞는지 판단하기 어려웠다.

품사 부착 과정에서는 문장의 앞뒤 문맥을 참고했다. “나는 오늘 학교에 갔다”라는 문장에서는 대명사로 해석하는 것이 자연스러웠다. 반면 “하늘을 나는 새를 보았다”라는 문장에서는 동사로 해석하는 것이 옳았다. 이러한 판단을 자동으로 수행하는 것이 품사 부착의 핵심이었다.

품사 부착에는 대규모 말뭉치 데이터가 사용되었다. 말뭉치는 실제 사람들이 사용한 문장을 모아 놓은 데이터였다. 이를 바탕으로 컴퓨터는 어떤 단어가 어떤 상황에서 어떤 품사로 쓰이는지를 학습했다.

 

구절 단위 분석과 절 단위 분석

자연어 처리는 형태소와 품사 분석에서 끝나지 않았다. 그 다음 단계에서는 문장을 더 큰 의미 단위로 묶는 작업이 이루어졌다. 이를 구절 단위 분석이라고 했다. 구절은 명사구, 동사구, 부사구와 같이 의미적으로 묶인 단위였다.

예를 들어 “서울시 서초구 서초동에 있는 가장 유명한 회사”라는 표현은 여러 단어로 이루어졌지만 하나의 명사구로 볼 수 있었다. 이러한 묶음 단위를 인식해야 문장의 의미를 정확히 이해할 수 있었다.

절 단위 분석은 문장을 더 큰 구조로 나누는 과정이었다. 하나의 문장 안에 여러 사건이나 생각이 포함된 경우, 이를 적절히 분리해야 했다. 복문이나 중문을 단문 단위로 나누는 작업이 여기에 해당했다. 이러한 분석을 통해 문장의 구조와 의미 관계를 보다 명확하게 파악할 수 있었다.

이처럼 자연어 처리는 형태소 분석, 품사 부착, 구절 분석, 절 분석이라는 여러 단계를 거쳐 이루어졌다. 각 단계는 다음 단계의 정확도를 높이는 데 중요한 역할을 했다.

 

자연어 처리의 중요성과 활용

자연어 처리는 단순한 기술을 넘어, 인간과 컴퓨터의 소통 방식을 바꾸고 있었다. 과거에는 사람이 컴퓨터의 언어를 배워야 했지만, 이제는 컴퓨터가 사람의 언어를 이해하려 하고 있었다. 이는 기술 발전의 큰 전환점이었다.

앞으로 자연어 처리 기술은 더욱 발전할 것이며, 교육, 의료, 행정, 상담 등 다양한 분야에서 활용될 가능성이 높았다. 자연어 처리는 인공지능 시대의 핵심 기술 중 하나로, 우리의 생활과 밀접하게 연결된 중요한 연구 분야였다.