텍스트 및 자연어

NLP(자연어 처리)는 언어를 이해하기 위한 AI 모델 및 기술을 다루는 광범위한 용어입니다. NLP는 생성 AI LLM(대규모 언어 모델)이 빌드되는 기반입니다.

NLP 기술은 자연어 텍스트를 분석하고 요약할 수 있는 텍스트 분석 솔루션을 사용하도록 설정하기 위해 작성되었습니다. 예를 들어 컴퓨팅 기록 사이트를 사용하면 사용자가 주요 기록 이벤트에 대한 문서를 요약하고 특정 이름, 장소 및 날짜를 추출할 수 있습니다.

텍스트 분석 기술

오늘날 많은 자연어 처리 시나리오가 생성 AI 모델에 의해 처리되지만, 전문 NLP 도구를 사용하여 예측 가능한 결과를 생성하거나 사용자 지정 규칙을 적용하는 일반적인 텍스트 분석 사용 사례가 있습니다.

• 언어 감지 - 문서가 기록되는 언어(또는 언어)를 결정합니다. 언어 감지는 다단계 텍스트 처리 워크플로의 첫 번째 단계인 경우가 많습니다.
• 텍스트 분류 - 특정 범주에 문서 할당; 텍스트 본문이 양수인지, 부정적인지 또는 중립적인지를 확인하기 위한 감정 분석을 포함합니다.
• 키 용어 추출 및 엔터티 검색 - 문서에서 핵심 단어 또는 구를 식별하고 사람, 장소 및 조직과 같은 엔터티에 대한 멘션을 찾습니다. 특히 특수한 형태의 엔터티 검색은 PII(개인 식별 정보)를 검색하고 수정하는 것입니다. 이름, 주소, 전화 번호 및 기타 개인 정보 등
• 요약 - 주요 지점을 캡슐화하는 동안 텍스트 볼륨을 줄입니다.

텍스트 분석 시나리오

텍스트 분석을 위한 NLP 기술의 일반적인 용도는 다음과 같습니다.

• 통화 및 모임의 문서 또는 대본을 분석하여 주요 주제를 확인하고 사람, 장소, 조직, 제품 또는 기타 엔터티에 대한 특정 멘션을 식별합니다.
• 소셜 미디어 게시물, 제품 리뷰 또는 기사를 분석하여 감정과 의견을 평가합니다.
• 자주 묻는 질문에 대답하거나 생성 AI의 복잡성이 필요하지 않은 예측 가능한 대화 상자를 오케스트레이션할 수 있는 챗봇 구현
• 개인 정보 보호 정책 및 법률을 준수하기 위해 데이터를 공유하거나 분석하기 전에 PII를 수정합니다.