자연어

자연어는 사람들이 일상적으로 사용하는 언어를 의미한다. 인공어와 달리 자연어는 규칙이 완벽하게 정해져 있지 않고, 다양한 표현과 의미가 존재한다. 대표적으로 한국어, 영어, 일본어 등이 자연어에 해당한다. 아래 표는 자연어 처리(NLP)에 대한 공식적인 설명을 담고 있다.

자연어 처리(NLP) 정의	설명
자연어 처리(NLP)	컴퓨터와 인간 언어 간의 상호 작용을 다루는 학제 간 분야로, 대량의 자연어 데이터를 처리하고 분석하는 방법을 포함합니다.

자연어의 정의

자연어란

자연어는 사람들이 서로 의미를 전달하기 위해 사용하는 언어이다. 언어학자들은 언어가 사람들 사이에 공유되는 의미의 체계라고 설명한다. 언어는 사물, 행동, 생각, 그리고 상태를 나타내는 도구로 쓰인다. 사람들은 자신의 생각을 다른 사람에게 전달할 때 자연어를 활용한다.

전산언어학에서는 자연어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 연구한다. 이론 전산언어학은 음운론, 형태론, 통사론, 의미론 등 다양한 수준에서 언어의 구조를 분석한다. 확률 전산언어학은 기계학습을 적용하여 자연어 처리 기술을 발전시킨다.

언어학 분야에서는 인간의 언어를 과학적으로 연구한다. 이론언어학은 음성학, 음운론, 형태론, 통사론, 의미론, 화용론 등 여러 하위 분야로 나뉜다. 자연어 처리는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 돕는 기술이다. NLP는 인공지능과 밀접하게 연결되어 있다.

자연어의 예

세계에는 다양한 자연어가 존재한다. 대표적으로 다음과 같은 언어들이 널리 사용된다.

• 한국어
• 영어
• 프랑스어
• 러시아어

각 언어는 수많은 사람들이 일상생활에서 사용한다. 예를 들어, 한국어는 대한민국과 여러 지역에서 사용된다. 영어는 전 세계적으로 가장 널리 쓰이는 언어 중 하나이다. 프랑스어와 러시아어도 많은 국가에서 공식 언어로 채택되어 있다.

자연어는 사람들의 생각과 감정을 표현하는 데 중요한 역할을 한다. 컴퓨터가 자연어를 이해하면 번역, 질의응답, 대화 생성 등 다양한 분야에서 활용할 수 있다.

인공어와의 차이

인공어란

인공어는 사람이 의도적으로 만든 언어를 의미합니다. 이 언어는 특정 목적이나 규칙에 따라 설계됩니다. 대표적으로 프로그래밍 언어가 있습니다. 프로그래밍 언어는 컴퓨터와 소통하기 위해 만들어졌습니다. 아래 표는 인공어의 대표적인 예시를 보여줍니다.

인공어의 종류	설명
프로그래밍 언어	사람과 컴퓨터의 소통을 위해 만들어진 언어

인공어는 규칙이 명확하고, 사용 목적이 분명합니다. 일상 대화보다는 특정 작업이나 정보 전달에 적합합니다.

주요 차이점

자연어는 사람들이 사용하는 언어를 인공적으로 만들어진 인공어와 구분하여 부르는 개념입니다. 두 언어의 가장 큰 차이점은 생성 방식과 사용 목적에 있습니다. 자연어는 오랜 시간에 걸쳐 사람들이 자연스럽게 발전시켰습니다. 반면, 인공어는 사람이 필요에 따라 짧은 시간 안에 설계합니다.

실제 언어 사용에서 두 언어의 차이는 다양한 사례로 확인할 수 있습니다.

활용 사례	설명
태블로 소프트웨어	자연어 질의를 지원하는 애스크 데이터 기능을 통해 사용자가 입력한 내용을 시각화 자료로 제공
아시아나항공의 챗봇 아론	간단한 문의와 항공권 예약 및 구매를 지원하며, 다양한 메신저와 애플리케이션을 통해 서비스 제공
퀄컴 스마트 오디오 플랫폼	음성으로 길 검색 및 음악, 영상 재생 기능을 제공하는 플랫폼

자연어는 일상 대화, 감정 표현, 정보 전달 등 다양한 상황에서 사용됩니다. 인공어는 컴퓨터 프로그래밍, 논리적 명령 전달 등 특정 목적에 맞게 사용됩니다.

이처럼 자연어와 인공어는 생성 과정, 사용 목적, 적용 분야에서 뚜렷한 차이를 보입니다. 두 언어의 구분은 실제 생활과 기술 분야 모두에서 중요한 역할을 합니다.

자연어의 특징

다양성

자연어는 매우 다양한 형태와 규칙을 가지고 있다. 각 언어는 고유한 문법과 어휘, 발음 체계를 지닌다. 예를 들어, 한국어에는 존댓말이 존재하여 사회적 예의와 존중의 문화를 반영한다. 영어, 프랑스어, 러시아어 등도 각기 다른 문법과 표현 방식을 가진다.
자연어의 다양성은 다음과 같은 특징으로 나타난다.

• 자연어는 문법 규칙과 예외가 많아 규칙만으로 모든 상황을 포괄하기 어렵다.
• 초기 자연어 처리 기술은 규칙 기반 접근 방식에 의존했으나, 이는 언어의 다양성과 복잡성을 충분히 처리하지 못했다.
• 한국어의 존댓말은 한국 사회의 예의와 존중 문화를 드러낸다.

이처럼 자연어의 다양성은 사회적, 문화적 배경에 따라 달라지며, 자연어 처리(NLP) 기술이 발전하는 데 큰 도전 과제가 된다.
최근 인공지능 분야에서는 고객 리뷰, SNS 데이터, 정치 여론 조사 등 다양한 자연어 데이터를 분석하여 브랜드 이미지나 대중의 의견을 파악하는 데 활용하고 있다.

문맥 의존성

자연어는 문맥에 따라 의미가 달라진다. 같은 단어라도 상황에 따라 전혀 다른 뜻을 가질 수 있다.
실제 대화에서는 문맥 의존성이 다음과 같이 나타난다.

문맥 의존성의 예시	설명
대화 흐름 반영	사용자의 발화와 이전 대화 내용을 고려하여 응답을 생성함.
다양한 응답 생성	Chit-chat 대화 시스템에서 자연스러운 응답을 생성하기 위해 문맥을 반영함.
주제 및 개인 특성 반영	대화의 주제와 개인의 특성을 고려하여 보다 적절한 응답을 제공함.

문맥 의존성은 자연어 처리에서 매우 중요한 역할을 한다.

• 문맥의 이해 부족은 통계적 자연어 처리 기술의 한계로 지적되고 있다.
• 한국어와 같은 교착어의 경우, 문맥 정보가 더욱 중요하게 작용하는 사례가 있다.
• 예를 들어, 영어 단어 "bank"는 문맥에 따라 "은행" 또는 "강둑"으로 해석될 수 있다.
• AI 번역기는 문맥을 이해하지 못하면 잘못된 번역을 제공할 가능성이 크다.

한국어 문장 '배에서 배를 많이 먹었더니 배가 부르다'처럼, 같은 단어가 여러 의미로 쓰일 때 기계 번역 서비스마다 결과가 다르게 나타난다.
이처럼 자연어의 문맥 의존성은 번역, 질의응답, 대화 생성 등 다양한 NLP 분야에서 중요한 과제로 남아 있다.

비구조성

자연어는 엄격한 규칙이나 구조에 얽매이지 않는다.
사람들은 일상 대화에서 문법적으로 완벽하지 않은 문장도 자주 사용한다.
예를 들어, 친구끼리의 대화에서는 주어와 목적어가 생략되거나, 문장이 중간에 끊기는 경우가 많다.
이러한 비구조성은 자연어 처리 시스템이 의미를 정확히 파악하는 데 어려움을 준다.

통계적 모형은 단어 간의 연관성을 학습할 뿐, 문맥의 의미를 이해하지 못하며, 이는 긴 문장이나 구조가 복잡한 문장을 처리하는 데 어려움을 겪게 만든다.

비구조성은 챗봇, 음성 인식, 기계 번역 등 다양한 인공지능 서비스에서 자연스러운 대화를 구현하는 데 중요한 고려 요소가 된다.

진화성

자연어는 시간이 지남에 따라 끊임없이 변화한다.
새로운 단어가 생기고, 기존 단어의 의미가 바뀌기도 한다.
최근 수십 년간 자연어의 변화는 다음과 같이 나타난다.

• 10년 전 Google 번역은 정확한 번역을 제공하기 어려웠으나, 최근에는 구어체와 다양한 문법을 잘 처리할 수 있게 되었다.
• Microsoft Translate는 이누이트어 번역을 추가하여, 약 40,000명의 이누이트족이 사용하는 언어의 지속적인 사용을 지원하고 있다.

이처럼 자연어는 사회 변화, 기술 발전, 문화적 흐름에 따라 계속 진화한다.
자연어 처리 기술도 이러한 변화에 맞춰 발전하고 있다.
예를 들어, 최신 AI 챗봇은 복잡한 작업 처리와 자연스러운 대화를 지원하며, 음성 인식 기술은 시리, 구글 어시스턴트, 알렉사 등 다양한 가상 비서에서 활용되고 있다.

• 자연어는 사람들이 일상에서 사용하는 언어이다.
• 인공어와 달리 자연어는 규칙이 완벽하지 않으며, 다양한 표현과 의미가 존재한다.
• 문맥을 이해해야 단어의 의미를 정확히 파악할 수 있다.
• 기계가 자연어를 처리하려면 단어를 수치로 표현하는 방법이 필요하다.

자연어와 인공어는 생성 방식과 사용 목적에서 차이가 있다. 자연어는 사회와 문화에 따라 끊임없이 변화하며, 비구조성과 문맥 의존성, 다양성이라는 특징을 가진다.
이러한 특징을 이해하면 자연어의 본질을 명확히 알 수 있다.