자연어 처리(NLP)는 기계가 인간의 언어(텍스트 또는 음성)를 이해하고, 생성하고, 해석하며, 조작할 수 있도록 하는 일련의 방법론과 기술을 의미합니다. NLP는 언어학, 컴퓨터 과학, 인공지능의 교차점에 위치하며, 자연어의 복잡함, 모호성, 풍부함을 감안해 컴퓨터에 언어적 능력을 부여하는 것을 목표로 합니다. 이는 형식 언어(프로그래밍 언어 등)를 다루는 시스템과 달리, 의미상의 모호성, 다의어, 가변적인 문법, 인간 언어의 맥락성을 처리해야 합니다.

사용 사례 및 활용 예시

NLP는 소셜 미디어 감정 분석, 기계 번역(Google Translate, DeepL), 텍스트 생성(챗봇, 음성 비서), 자동 문서 요약, 정보 추출(검색 엔진, 자동 모니터링), 문법 교정, 음성 인식, 음성 합성 등 다양한 분야에 적용됩니다.

예를 들어, 자동 이메일 응답 시스템은 NLP를 통해 메일 내용을 이해하고 적절한 답변을 제안합니다. 기업들은 NLP로 고객 피드백을 분석해 신흥 트렌드나 문제를 감지합니다.

주요 소프트웨어, 라이브러리, 프레임워크

NLP에서 널리 사용되는 프레임워크 및 라이브러리로는 NLTK(Python), spaCy, Stanford NLP, OpenNLP, CoreNLP 등이 있습니다. 딥러닝 분야에서는 Transformers(Hugging Face), Fairseq(Facebook), BERT, GPT, T5가 주요 도구입니다. 음성 인식에는 Kaldi, DeepSpeech, Wav2Vec 등이 활용되며, 기계 번역에는 MarianNMT, OpenNMT가 많이 쓰입니다.

최신 동향 및 발전

최근에는 GPT-4, BERT, LLaMA 등 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로, 복잡한 텍스트 이해·생성·번역 과제를 인간에 가까운 수준으로 처리할 수 있게 되었습니다. NLP의 멀티모달 시스템(텍스트, 이미지, 오디오) 통합, 자원 효율화를 위한 모델 최적화, 언어적 편향·오류에 대한 견고성 강화가 주요 트렌드입니다. 또한, 의료·법률·금융 등 도메인 특화 NLP 기술의 활용도 늘고 있습니다.