대형 언어 모델(LLM) 및 NLP 대표 분석 기법에 대하여 알아보자.

 

안녕하세요.

 

오늘은 대형 언어 모델(LLM) 및 NLP 대표 분석 기법에 대하여 알아보겠습니다.

 

 

1. 대형 언어 모델(LLM)의 정의

• 정의:
  대형 언어 모델은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 언어의 패턴, 문맥, 의미를 이해하고 생성할 수 있는 딥러닝 모델입니다.
  • 아키텍처: 주로 Transformer 기반으로 구성되어 있으며, self-attention 메커니즘을 통해 복잡한 언어 표현을 학습합니다.
  • 예시: GPT, BERT, T5 등이 있습니다.
• 특징:
  • 다양한 NLP 태스크(번역, 요약, 질문 응답, 감성 분석 등)를 하나의 모델로 수행할 수 있습니다.
  • 사전 학습 후 특정 태스크에 대해 미세 조정(fine-tuning)을 진행하여 높은 성능을 발휘합니다.

 

2. LLM을 활용한 대표 NLP 분석 기법

2_1. 감성 분석 (Sentiment Analysis)

• 정의: 텍스트 내에 포함된 감정을 긍정, 부정, 중립 등으로 분류하는 작업입니다.
• 사용처: 리뷰나 소셜 미디어 피드백 등에서 사용자의 감정을 파악하는 데 유용합니다.

2_2. 텍스트 분류 (Text Classification)

• 정의: 텍스트 데이터를 미리 정의된 카테고리(예: 뉴스 주제, 스팸/햄 등)로 분류하는 작업입니다.
• 사용처  : 대량의 문서를 자동으로 분류하여 관리하거나 분석할 때 사용됩니다.

2_3. 텍스트 요약 (Text Summarization)

• 정의: 긴 문서에서 핵심 정보를 추출하거나 재생성하여 간결하게 요약하는 작업입니다.
• 사용처 : 뉴스나 연구 논문 등에서 빠르게 정보를 파악할 수 있도록 도와줍니다.
  • 유형: 추출적 요약과 추상적 요약으로 나뉩니다.

2_4. 질문 응답 (Question Answering)

• 정의: 주어진 문맥이나 데이터에서 질문에 대한 답을 찾아내거나 생성하는 작업입니다.
• 사용처 : 챗봇, 검색 엔진, 고객 지원 시스템 등에 활용됩니다.

2_5. 개체명 인식 (Named Entity Recognition, NER)

• 정의: 텍스트 내에서 인물, 장소, 조직, 날짜 등의 고유명사를 식별하고 분류하는 작업입니다.
• 설명 사용처 정보 추출, 문서 요약 등에서 핵심 정보를 빠르게 파악할 수 있도록 도와줍니다.

 

3. LLM 및 전통적 기법을 활용한 NLP 작업 예제 (Hugging Face Transformers) 코드 예제

3_1. 전통적 기법 : TF-IDF 키워드 분석

• 정의:
  TF-IDF(단어 빈도-역문서 빈도) 기법은 문서 내에서 단어의 중요도를 평가하는 방법입니다.
  • TF (Term Frequency): 특정 문서에서 단어가 등장하는 빈도를 의미합니다.
  • IDF (Inverse Document Frequency): 전체 문서 집합에서 해당 단어가 얼마나 희귀한지를 측정합니다.
• 용도:
  • 키워드 추출: 문서의 중요한 단어를 추출하여 문서의 주제나 특징을 파악합니다.
  • 정보 검색: 검색 엔진에서 문서와 검색 쿼리 간의 관련성을 평가하는 데 사용됩니다.
• TF-IDF 코드 예제 (Python & scikit-learn 사용)
• 아래 코드는 문서 집합에서 TF-IDF 점수를 계산한 후, 각 문서별로 가장 높은 점수를 가진 키워드 3개를 추출하는 예제입니다.

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import numpy as np

# 예제 문서들
documents = [
    "자연어 처리는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 분석할 수 있게 합니다.",
    "TF-IDF는 문서 내에서 단어의 중요도를 평가하는 기법입니다.",
    "대형 언어 모델은 방대한 데이터를 학습하여 다양한 NLP 태스크를 수행합니다."
]

# TfidfVectorizer 생성 (불용어 제거 옵션 사용)
vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='korean')
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(documents)
feature_names = vectorizer.get_feature_names_out()

# 각 문서별로 상위 3개 키워드 추출
for idx, doc in enumerate(documents):
    tfidf_scores = tfidf_matrix[idx].toarray().flatten()
    top_indices = np.argsort(tfidf_scores)[-3:][::-1]
    top_keywords = [(feature_names[i], tfidf_scores[i]) for i in top_indices]
    print(f"문서 {idx+1}의 상위 키워드:", top_keywords)

 

 

 

• 아래는 Hugging Face의 transformers 라이브러리를 이용하여 대표적인 NLP 분석 작업을 수행하는 간단한 코드 예제입니다.

 

 

3_2. 감성 분석

from transformers import pipeline

# 감성 분석 파이프라인 생성
sentiment_pipeline = pipeline("sentiment-analysis")

# 예제 텍스트 감성 분석
text = "I love using large language models for natural language processing!"
result = sentiment_pipeline(text)
print("감성 분석 결과:", result)

 

 

 

3_3. 텍스트 요약

from transformers import pipeline

# 텍스트 요약 파이프라인 생성
summarizer = pipeline("summarization")

# 긴 텍스트 예제
article = """
Large language models have revolutionized the field of natural language processing by enabling the development 
of systems that can understand and generate human-like text. These models have been applied to tasks such as 
translation, summarization, sentiment analysis, and question answering.
"""
summary = summarizer(article, max_length=50, min_length=25, do_sample=False)
print("요약 결과:", summary)

 

 

 

 

3_4. 질문 응답

from transformers import pipeline

# 질문 응답 파이프라인 생성
qa_pipeline = pipeline("question-answering")

# 문맥과 질문 제공
context = """
Large language models have significantly advanced NLP tasks. They leverage deep learning and Transformer architectures 
to achieve state-of-the-art results in various language understanding and generation tasks.
"""
question = "What architecture do large language models mainly use?"
result = qa_pipeline(question=question, context=context)
print("질문 응답 결과:", result)​

 

 

 

3_5. 개체명 인식 (NER)

 

from transformers import pipeline

# 개체명 인식 파이프라인 생성
ner_pipeline = pipeline("ner")

# 예제 문장에 대한 개체명 인식
text = "Hugging Face Inc. is based in New York City."
result = ner_pipeline(text)
print("개체명 인식 결과:", result)​

 

 

 

대형 언어 모델(LLM)은 Transformer 기반 아키텍처를 통해 다양한 NLP 태스크를 효과적으로 수행할 수 있는 강력한 도구입니다.
LLM을 활용한 감성 분석, 텍스트 분류, 텍스트 요약, 질문 응답, 개체명 인식 등의 분석 작업과 함께, 전통적인 TF-IDF 키워드 분석 기법도 문서의 핵심 단어를 추출하는 데 유용하게 활용될 수 있습니다.
이와 같이 각 기법은 목적과 상황에 따라 적절하게 결합되어 텍스트 데이터로부터 다양한 인사이트를 도출하는 데 큰 역할을 하게 됩니다.

 

감사합니다.