NLP task (Natural Language Processing Task, 자연어 처리 작업) 란?

NLP task (Natural Language Processing Task, 자연어 처리 작업)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리할 수 있도록 하는 다양한 종류의 과제를 의미합니다. 즉, 컴퓨터가 텍스트나 음성 데이터를 분석하고, 의미를 파악하고, 원하는 결과를 생성하도록 하는 모든 작업을 포함합니다.

주요 NLP task 종류:

• 텍스트 분류 (Text Classification): 텍스트를 미리 정의된 카테고리로 분류하는 작업입니다. (예: 스팸 메일 분류, 감성 분석, 뉴스 기사 분류)

• 개체명 인식 (Named Entity Recognition, NER): 텍스트에서 사람, 장소, 조직, 날짜 등 특정 개체를 인식하고 분류하는 작업입니다. (예: "애플은 캘리포니아에 본사를 두고 있습니다."에서 "애플"은 조직, "캘리포니아"는 장소로 인식)

• 질의 응답 (Question Answering, QA): 주어진 질문에 대한 답변을 텍스트에서 찾거나 생성하는 작업입니다. (예: "대한민국의 수도는 어디인가?"라는 질문에 "서울"이라고 답변)

• 기계 번역 (Machine Translation): 한 언어의 텍스트를 다른 언어로 번역하는 작업입니다. (예: 영어 텍스트를 한국어 텍스트로 번역)

• 텍스트 요약 (Text Summarization): 긴 텍스트를 짧게 요약하는 작업입니다. (예: 뉴스 기사를 요약하여 핵심 내용을 전달)

• 감성 분석 (Sentiment Analysis): 텍스트에 나타난 감정(긍정, 부정, 중립)을 분석하는 작업입니다. (예: 영화 리뷰를 분석하여 영화에 대한 사람들의 반응을 파악)

• 텍스트 생성 (Text Generation): 주어진 조건에 따라 새로운 텍스트를 생성하는 작업입니다. (예: 시, 소설, 뉴스 기사 작성)

• 자연어 추론 (Natural Language Inference, NLI): 두 문장 간의 관계(함의, 모순, 중립)를 파악하는 작업입니다. (예: "고양이는 동물이다."와 "동물은 숨을 쉰다."라는 두 문장 간의 함의 관계 파악)

• 챗봇 (Chatbot): 사용자와 자연스러운 대화를 나누는 시스템을 구축하는 작업입니다.

NLP task의 활용 분야:

• 검색 엔진: 사용자의 검색 의도를 파악하고 관련 정보를 제공합니다.

• 챗봇: 고객 서비스, 상담 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

• 스팸 메일 필터: 스팸 메일을 자동으로 분류하고 차단합니다.

• 소셜 미디어 분석: 소셜 미디어 데이터를 분석하여 트렌드를 파악하고 여론을 분석합니다.

• 콘텐츠 추천: 사용자의 관심사에 맞는 콘텐츠를 추천합니다.

결론적으로, NLP task는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 활용할 수 있도록 하는 다양한 과제를 의미하며, 우리의 일상생활과 밀접하게 관련된 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.