자연어처리의 개념과 발전 과정

소개

"자연어처리의 개념과 발전 과정"에 대한 내용입니다.

목차

1. 서론

2. 본론
1) 자연어처리의 정의와 학문적 배경
2) 규칙 기반 접근법과 한계
3) 통계적 기법의 부상과 기계학습의 도입
4) 심층학습과 신경망 기반 자연어처리의 발전
5) 대규모 언어모델의 등장과 사회적 파급효과
6) 한국어 자연어처리의 과제와 미래 전망

3. 결론

4. 참고문헌

본문내용

자연어처리(Natural Language Processing, 이하 NLP)는 인간 언어를 컴퓨터가 이해하고 활용할 수 있도록 만드는 기술을 의미한다. 인간의 언어는 단순한 신호나 코드와 달리 모호성과 다의성을 포함하며, 맥락과 문화적 배경에 따라 의미가 달라지기도 한다. 따라서 인간의 언어를 기계적으로 해석하는 것은 단순한 데이터 처리의 범위를 넘어서는 복잡한 과제다. 이러한 이유로 NLP는 오랫동안 인공지능 연구의 핵심 영역 중 하나로 다루어져 왔다.
자연어처리는 단순히 인간 언어를 분석하는 도구가 아니라 사회적 상호작용을 지원하는 기술로 발전해왔다. 초기에는 군사적 목적으로 기계 번역을 연구하는 데 집중했으나, 현재는 음성비서, 검색엔진, 챗봇, 번역 애플리케이션 등 다양한 분야에 응용되고 있다. 특히 최근 심층학습 기반 대규모 언어모델의 등장은 인공지능의 대중화와 사회적 파급효과를 가속화시켰다. 본 보고서는 자연어처리의 개념과 발전 과정을 주요 단계별로 살펴봄으로써, 이 기술이 가진 학문적 의미와 사회적 함의를 밝히는 것을 목적으로 한다.

참고자료

· Jurafsky, D., & Martin, J. H. [2023]. Speech and Language Processing. Pearson.
· 김재훈. [2021]. 자연어처리 개론. 한빛아카데미.
· Vaswani, A. et al. [2017]. Attention is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems.
· 김상훈. [2020]. 딥러닝과 자연어처리의 만남. 한국정보과학회지.
· 이정환. [2022]. 한국어 언어모델의 현황과 과제. 한국자연어처리학회.