다음은 자연어 처리에 대한 몇 가지 일반적인 접근 방식입니다.
지도 NLP
지도 NLP 방법은 레이블이 지정되거나 알려진 입력 및 출력 세트를 사용하여 소프트웨어를 훈련시킵니다. 이 프로그램은 먼저 대량의 알려진 데이터를 처리하고 알 수 없는 입력에서 올바른 출력을 생성하는 방법을 배웁니다. 예를 들어, 회사는 특정 레이블에 따라 문서를 분류하도록 NLP 도구를 훈련시킵니다.
비지도 NLP
비지도 NLP는 통계적 언어 모델을 사용하여 레이블이 지정되지 않은 입력이 제공될 때 발생하는 패턴을 예측합니다. 예를 들어, 문자 메시지의 자동 완성 기능은 사용자의 응답을 모니터링하여 문장에 맞는 관련 단어를 제안합니다.
자연어 이해
자연어 이해(NLU)는 문장 뒤에 숨은 의미를 분석하는 데 중점을 둔 NLP의 하위 세트입니다. NLU를 사용하면 소프트웨어가 다른 문장에서 유사한 의미를 찾거나 의미가 다른 단어를 처리할 수 있습니다.
자연어 생성
자연어 생성(NLG)은 특정 키워드나 주제를 기반으로 사람이 하는 것처럼 대화형 텍스트를 생성하는 데 중점을 둡니다. 예를 들어, NLG 기능이 있는 지능형 챗봇은 고객 지원 담당자와 유사한 방식으로 고객과 대화할 수 있습니다.