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자연어 처리란?

자연어 처리(NLP)는 머신러닝을 사용하여 텍스트의 구조와 의미를 파악합니다. 자연어 처리 애플리케이션을 사용하면 조직에서 텍스트를 분석하고 사람, 장소, 사건에 대한 정보를 추출하여 소셜 미디어 감정과 고객 대화를 더욱 정확하게 이해할 수 있습니다.

Google 머신러닝을 사용하여 구조화되지 않은 자연어 텍스트에서 유용한 정보를 도출하는 방법을 알아보세요.

자연어 처리의 정의

NLP(Natural Language Processing, 자연어 처리)는 인공지능의 한 분야로서 머신러닝을 사용하여 텍스트와 데이터를 처리하고 해석합니다. 자연어 인식 및 자연어 생성이 NLP의 유형입니다.

NLP의 하위 주제인 자연어 이해(NLU)는 텍스트 본문의 실제 의미를 이해하기 위해 사용됩니다. NLU는 텍스트를 분류, 아카이브, 분석할 수 있습니다. NLP는 한 단계 더 나아가 그러한 의미에 기반한 의사결정을 도와줍니다.

자연어 처리의 용도는 무엇인가요?

자연어 처리 애플리케이션은 구조화되지 않은 텍스트 기반 데이터로부터 유용한 정보를 얻기 위해 사용되며, 사용자가 추출된 정보에 액세스하여 해당 데이터에 대해 새로운 이해를 생성할 수 있게 해줍니다. 자연어 처리 예시는 Python, TensorFlow, PyTorch를 사용하여 빌드될 수 있습니다.

고객 감정

항목 분석을 사용해 문서 및 채널에서 필드를 찾아 라벨을 지정하여 고객 의견을 보다 잘 이해하고 제품 및 UX 정보를 파악할 수 있습니다.

영수증 및 인보이스 이해

항목을 추출하여 영수증과 인보이스에서 날짜나 가격과 같은 일반적인 항목을 식별하면 요청과 결제의 관계를 이해할 수 있습니다.

문서 분석

수동 분석에 시간과 비용을 쓰지 않고도 커스텀 항목 추출을 사용하여 문서에서 분야별 항목을 식별할 수 있습니다.

콘텐츠 분류

일반 항목, 분야별 커스텀 항목 또는 700개 이상의 일반적인 카테고리(예: 스포츠 및 엔터테인먼트)를 기준으로 문서를 분류하세요.

트렌드 추적

마케팅 담당자가 온라인 뉴스, 기사, 기타 데이터 소스에서 브랜드와 관련된 콘텐츠를 추출할 수 있는 뉴스를 텍스트에서 집계합니다.

의료

임상 시도를 가속화할 수 있도록 향상된 임상 문서, 데이터 마이닝 연구, 자동화된 레지스트리 보고를 지원합니다.