자연어 이해(Natural Language Understanding, NLU)는 기계가 인간의 언어를 해석하고 분석하는 인공지능의 하위 분야입니다. NLU의 목표는 컴퓨터 시스템이 텍스트나 음성의 문자적 의미뿐만 아니라 맥락적 뉘앙스, 의도, 암묵적 의미, 자연어의 모호성까지 파악하는 것입니다. 단순한 텍스트 인식(예: 키워드 추출)과 달리, NLU는 의미론적 및 화용론적 모델링을 포함해 인간과 시스템 간에 더 "지능적인" 상호작용을 가능하게 합니다.
활용 사례 및 응용 예시
NLU는 챗봇, 가상 비서, 감정 분석, 문서 분류, 고객 문의의 의도 파악, 자동 응답 생성 등 다양한 애플리케이션의 핵심입니다. 또한 기계 번역, 지능형 정보 검색, 콘텐츠 검열 등에도 활용됩니다.
예를 들어, 고객 서비스에서 NLU 시스템은 문의 이유를 정확히 파악해 적절한 답변을 안내합니다. 의료 분야에서는 임상 기록을 분석해 중요한 정보를 추출합니다.
주요 소프트웨어, 라이브러리 및 프레임워크
대표적인 도구로는 spaCy, NLTK, Stanford NLP, Rasa NLU, AllenNLP, 그리고 IBM Watson과 Google Cloud Natural Language API가 있습니다. 사전 학습된 BERT, RoBERTa, GPT, T5 모델은 고급 NLU 솔루션의 표준입니다.
최신 동향 및 발전
대규모 언어 모델(LLM)의 등장으로 NLU는 맥락 이해 및 일반화 능력에서 큰 발전을 이루었습니다. 최근 트렌드는 전이학습, 다국어 모델의 고도화, 외부 지식 통합을 통한 편향 감소와 견고성 강화입니다. 모델의 설명 가능성과 적은 주석 데이터로 특정 도메인에 적응하는 것도 중요한 과제입니다.