한국어 자연어 처리(NLP)

한국어 자연어 처리(NLP)에서 조사(은, 는, 이, 가 등)가 중요한 역할을 한다는 점이 핵심이다.

1. 조사의 중요성
   • 한국어는 어순보다 조사를 활용해 문장 의미를 결정한다.
   • 예:
     • "나는 밥을 먹는다."
     • "밥을 나는 먹는다." → 어순이 바뀌어도 의미가 유지됨.
     • 반면, "나는"을 "내가"로 바꾸면 의미가 달라질 수 있음.
   • 따라서 한국어 NLP에서는 조사 분석이 필수적이다.
2. 로그인 시 문맥 분석 (네이버의 예)
   • 로그인 과정에서 앞뒤 문맥을 고려한 맞춤형 추천을 제공.
   • 사용자의 검색 이력, 이전 활동을 분석해 관련 정보를 제공하는 방식.
   • 예:
     • 사용자가 "로그인 오류"를 검색하면 관련 해결 방법 추천.
     • "아이디 찾기" 검색 후 로그인 시 아이디 자동 추천.
3. 4*20 VOC
   • VOC(Voice of Customer) 분석을 위해 4×20 매트릭스를 활용 가능.
   • 고객 의견을 4가지 핵심 카테고리로 나누고, 각 카테고리에 대해 20가지 주요 VOC 패턴을 정리할 수도 있음.
   • 예:
     • 서비스 품질 (20개 주요 불만 유형)
     • 접속 문제 (20개 주요 에러 유형)
     • 결제 오류 (20개 주요 사례)
     • 기타 UX 개선 요청 (20개 사례)

이러한 요소들을 활용하면 한국어 NLP 기반 챗봇, 추천 시스템, 고객 응대 시스템을 최적화할 수 있다.

우리나라는 은 는 등의 단어 사이 언어가 중요한 특징을 가지고 있음 

 

로그인시 앞뒤 문맥을 읽어줌(요즘 네이버) 

4*20

voc