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자연어 처리 프로젝트를 처음 수행했을 때, 단어를 단순히 벡터로 변환하는 것만으로는 문장의 의미를 충분히 이해하기 어렵다는 점을 경험한 적이 있습니다. 특히 같은 단어라도 문장에서 어떤 역할을 수행하는지에 따라 해석이 완전히 달라질 수 있다는 사실을 알게 되면서, 품사 태깅의 중요성을 실감하게 되었습니다. 예를 들어 “공부하다”와 “공부”는 형태는 유사하지만 문장에서의 역할은 동사와 명사로 다르게 작용합니다. 이러한 문법적 역할을 구분하는 과정이 바로 품사 태깅이며, 이는 자연어 처리의 기초이자 핵심적인 단계입니다. 본 글에서는 품사 태깅의 개념, 구문 구조와의 관계, 그리고 다양한 NLP 태스크에서의 활용을 체계적으로 정리합니다. 품사 태깅의 개념과 기본 원리 품사 태깅(Part-of-Speech Tagging)이란 문장 속 각 단어에 대해 해당 단어가 어떤 품사에 해당하는지를 자동으로 분류하는 작업을 의미합니다. 품사에는 명사, 동사, 형용사, 부사, 조사, 전치사 등 문법적 역할에 따른 여러 종류가 있으며, 언어마다 세부 분류 체계가 다를 수 있습니다. 품사 태깅은 단순한 단어 분류를 넘어 문장의 구조적 이해를 가능하게 하는 기반 기술입니다. 예를 들어 “학생이 책을 읽는다”라는 문장에서 “학생”은 명사, “읽는다”는 동사로 태깅됩니다. 이러한 정보는 문장의 의미 해석, 구문 분석, 정보 추출 등 다양한 후속 작업의 기초 데이터로 활용됩니다. 품사 태깅은 보통 형태소 분석과 함께 수행되며, 한국어처럼 형태 변화가 다양한 언어에서는 특히 중요합니다. 영어의 경우 공백 기준 토큰화 이후 품사 분류가 진행되지만, 한국어는 어절 내부에 여러 형태소가 결합되어 있기 때문에 형태소 단위로 나눈 뒤 각각에 품사를 부여하는 방식이 일반적입니다. 기술적으로는 통계 기반 모델(HMM, CRF)이나 최근에는 딥러닝 기반 모델(BiLSTM, Transformer)을 활용하여 품사 태깅을 수행합니다. 이 모델들은 단어의 형태뿐 아니라 주변 단어의 문맥 정보를 함께 ...

처음 자연어 처리 프로젝트를 진행할 때, 모델의 구조나 성능 튜닝에만 집중한 나머지 데이터 전처리 과정의 중요성을 간과했던 적이 있습니다. 그 결과, 불필요한 기호나 중복된 단어, 형태가 불규칙한 표현들이 그대로 모델에 입력되면서 예측 성능이 떨어졌고, 의미를 파악하기 어려운 출력이 발생했습니다. 그때부터 전처리 과정을 하나의 ‘모델 성능 결정 요소’로 바라보게 되었고, 실제로 많은 자연어 처리 태스크에서 정교한 전처리가 결과를 좌우하는 핵심임을 실감하게 되었습니다. 본 글에서는 자연어 처리의 기초 단계 중 핵심이 되는 토큰화, 정제, 표제어 처리의 개념과 역할을 정리합니다. 토큰화(Tokenization)의 개념과 방식 토큰화는 텍스트 전처리에서 가장 먼저 수행되는 기본 과정으로, 문장을 단어 또는 하위 단위로 분리하여 기계가 이해할 수 있는 구조로 만드는 작업입니다. 일반적으로 한 문장은 여러 개의 어절 또는 단어로 구성되며, 이를 분해함으로써 이후 처리나 분석이 가능해집니다. 예를 들어 “자연어 처리는 어렵다”라는 문장은 공백을 기준으로 “자연어”, “처리”, “는”, “어렵다”와 같이 나눌 수 있습니다. 토큰화 방식에는 크게 두 가지 유형이 있습니다. 첫째는 단어 기반 토큰화로, 공백이나 문장 부호를 기준으로 단어 단위로 나누는 방식입니다. 이는 단순하고 빠르지만, 한국어와 같이 형태소 변화가 많은 언어에서는 정확도가 낮을 수 있습니다. 둘째는 서브워드 기반 토큰화로, 단어를 더 작은 단위로 나누는 방식입니다. BPE(Byte Pair Encoding), WordPiece, SentencePiece 등이 대표적이며, 희귀어 처리에 강점을 가지며 최근의 사전학습 모델에서 널리 활용됩니다. 한편 언어별 특성에 따라 토큰화의 전략은 달라져야 합니다. 영어는 공백 기준이 효과적인 반면, 한국어나 일본어는 형태소 분석기를 활용하여 의미 단위로 분리하는 것이 더 적합합니다. 대표적인 한국어 형태소 분석기에는 Mecab, Okt, Komoran 등이 있...

처음 자연어 처리(NLP)에 입문했을 때, 단순히 단어를 숫자로 바꾸고 문장을 분석하는 기술로만 이해했지만 실제 프로젝트에 적용하려 할수록 그 구조와 흐름이 결코 단순하지 않다는 점을 실감했습니다. 특히 뉴스 요약, 질의응답, 감성 분석 등 다양한 텍스트 기반 문제를 해결하려면 입력 텍스트가 어떤 흐름으로 처리되는지, 그리고 어떤 알고리즘과 구조가 동작하는지에 대한 전반적인 이해가 필수적이었습니다. 본 글에서는 자연어 처리의 전반적인 개요를 정리하며, 텍스트 데이터가 처리되는 구조와 핵심 구성 요소를 체계적으로 설명합니다. 텍스트 처리의 기초 흐름 자연어 처리의 출발점은 비정형 텍스트 데이터를 기계가 이해할 수 있는 형태로 바꾸는 일입니다. 이를 위해 가장 먼저 수행되는 단계가 텍스트 전처리입니다. 전처리 과정에는 불필요한 기호나 특수문자 제거, 모두 소문자로 변환, 숫자와 기호 정리 등이 포함됩니다. 이후 문장을 단어 단위로 쪼개는 토큰화(tokenization)를 수행하며, 각 단어를 독립된 단위로 나눕니다. 다음 단계로는 불용어 제거와 표제어 처리 또는 어간 추출이 있습니다. 불용어는 문장의 의미 분석에 큰 영향을 미치지 않는 조사나 접속사 등이며, 이를 제거함으로써 모델이 핵심 단어에 집중할 수 있게 합니다. 표제어 처리(lemmatization)는 단어를 사전 형태로 변환하는 것이며, 어간 추출(stemming)은 단어에서 접사 등을 제거해 기본형을 추출하는 방식입니다. 이러한 기초 처리가 끝나면, 단어들을 수치화하는 과정으로 넘어갑니다. 가장 단순한 방식은 단어의 등장 여부를 0과 1로 표시하는 방법이며, 이후에는 단어의 등장 빈도를 기반으로 하는 Count Vector, TF-IDF(Vector) 등의 방식이 활용됩니다. 더 나아가 단어 간 의미 관계를 반영할 수 있도록 단어를 밀집 벡터로 표현하는 임베딩 기법이 사용됩니다. 이처럼 자연어 처리에서 텍스트 데이터는 수차례의 처리 단계를 거쳐 수치적 표현으로 변환된 후, 모델의 입력으로 ...