데이터 표현 방법 nlp audio

소개

NLP (Natural Language Processing, 자연어 처리) 서비스는 사람의 언어인 자연어를 기계가 이해할 수 있는 의미 구조로 변환합니다. 이 과정에서 NLP 서비스는 문장의 의미를 이해하고 화자의 의도를 정확하게 파악할 수 있습니다. 

NLP 서비스는 애플리케이션을 통해 사용자가 직접 입력한 텍스트 또는 ASR 서비스의 결과물인 텍스트를 입력값으로 사용합니다. 그리고 텍스트 형태의 입력값에 대해 '형태소 분석', '구문 분석' 그리고 '의도 분석' 을 수행합니다.

• 형태소 분석: 형태소란 뜻을 가진 가장 작은 말의 단위로써 자연어를 분석하는 일차적인 기준 단위입니다. NLP 서비스는 입력값을 먼저 형태소 단위로 분석합니다.
• 구문 분석: NLP 서비스는 문장의 구문 구조를 분석하여 주어, 서술어 그리고 목적어 같은 품사 단위로 문장을 구조화합니다.
• 의도 분석: 기계가 사람의 언어를 이해하는데 필요한 의미를 추출하는 방법입니다. 이 과정에서는 유의미한 표현을 카테고리로 분류해 기계가 이해하기 쉬운 정형화된 데이터를 생성합니다.

ThinQ.AI에서 제공하는 NLP 서비스는 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다.

특징	설명
하이브리드 방식	기계 학습과 규칙 기반 방법을 접목한 하이브리드 방식의 자연어 의도 분석을 수행합니다. 기계 학습 방법은 확률적으로 높은 의도 분석 결과를 제공하고, 규칙 기반 방법은 서비스에서 필요한 정교한 튜닝을 할 수 있는 방법을 제공합니다.
자연어 의도 분석 기술	의도 분석은 크게 의도 분류와 개체명 인식으로 구성됩니다. 의도 분석은 음성 데이터에서 Intent 코드를 분류하고, 개체명 인식은 Intent의 속성으로 사용되는 중요 기동어를 추출합니다.

구조

NLP 서비스의 모든 기능은 서버에서 동작합니다. NLP 서비스는 텍스트와 JSON 데이터를 입력값으로 받아 텍스트에 대한 자연어 의도 분석 결과를 출력합니다.

활용하기

NLP 서비스는 음성 기반의 서비스가 필요한 다양한 분야에서 사용됩니다. 이 외에도 로봇과 같이 상호작용이 필요한 기기에서 자연어 인식 기능을 적용할 수 있습니다.

• 운전 중 Voice Agent 서비스

운전 중인 사용자가 음성으로 원하는 동작을 실행할 수 있습니다.

• 가전제품의 자연어 인식

가전제품에 NLP 서비스를 탑재하여 음성으로 원하는 동작을 실행할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 음성 명령을 통해 냉장고에 보관된 식품에 대한 정보를 요청할 수 있습니다.

• 차량용 인포테인먼트 시스템의 자연어 인식

차량용 인포테인먼트 시스템에 NLP 서비스를 탑재하여 음성으로 원하는 동작을 실행할 수 있습니다. 예를 들어, 운전자가 음성 명령을 통해 원하는 노래를 재생할 수 있습니다.

• 학습 경로
• 4 모듈

초급

중급

데이터 과학자

개발자

학생

Machine Learning

PyTorch를 사용한 딥 러닝의 기본 사항에 대해 알아봅니다. 이 초보자용 학습 경로는 음성, 비전 및 자연어 처리를 비롯한 여러 도메인에서 기계 학습 모델을 빌드하는 데 중요한 개념을 소개합니다.

사전 요구 사항

• 기본 Python 지식
• Jupyter Notebook 사용 방법에 대한 기본 지식
• 기계 학습에 대한 기본적인 이해

이 학습 경로의 모듈

PyTorch로 기계 학습 모델을 빌드하는 데 사용되는 주요 개념을 알아봅니다. 이미지를 인식하고 분류하는 신경망 모델을 학습시킵니다.

다양한 컴퓨터 비전 작업에 대해 알아보고 이미지 분류에 중점을 두어 신경망을 사용하여 필기 숫자를 분류하는 방법뿐만 아니라 고양이와 강아지의 사진과 같은 실제 이미지를 분류하는 방법을 알아봅니다. 가장 인기 있는 딥 러닝 프레임워크 중 하나인 PyTorch를 사용합니다.

이 모듈에서는 자연어 텍스트를 처리하는 다양한 신경망 아키텍처를 살펴봅니다. 최근 몇 년 동안 NLP(자연어 처리)는 큰 텍스트 말뭉치에 대한 비감독 학습을 사용하면서 인간의 언어를 더 빨리 정확하게 "이해"하는 언어 모델의 성능으로 인해 빠르게 성장했습니다. 뉴스 헤드라인에서 4개 범주(세계, 스포츠, 비즈니스 및 과학 기술) 중 하나로 텍스트를 분류하기 위한 BoW(단어 모음), 단어 포함 및 반복 인공신경망 사용과 같은 다양한 NLP 기술에 대해 알아봅니다.

이 Learn 모듈에서는 PyTorch를 사용하여 오디오 분류를 수행하는 방법을 알아봅니다. 오디오 데이터 기능 및 사운드 신호를 분광이라는 시각적 표현으로 변환하는 방법에 대해 자세히 알아봅니다. 그런 다음, 스펙트로그램 이미지에서 컴퓨터 비전을 사용하여 모델을 빌드합니다. 맞습니다. 오디오를 이미지 형식으로 변환한 후 컴퓨터 비전을 사용하여 음성 단어를 분류할 수 있습니다.

• 학습 경로
• 5 모듈

초급

중급

데이터 과학자

개발자

학생

Machine Learning

TensorFlow를 사용한 딥 러닝의 기본 사항에 대해 알아봅니다. 이 초보자 친화적 학습 경로에서는 기계 학습 모델 빌드에 관한 핵심 개념을 소개합니다.

사전 요구 사항

• 기본 Python 지식
• Jupyter Notebook 사용 방법에 대한 기본 지식
• 기계 학습에 대한 기본적인 이해

이 학습 경로의 모듈

이 모듈에서는 TensorFlow를 시작하는 데 필요한 모든 개념과 실용적인 지식을 제공합니다. TensorFlow의 일부로 릴리스된 상위 수준 API인 Keras를 살펴보고, 이를 사용하여 이미지 분류를 위한 간단한 신경망을 빌드합니다.

이 모듈에서는 TensorFlow를 사용하는 Computer Vision을 소개합니다. 이미지 분류를 사용하여 나선형 신경망에 대해 알아보고 미리 훈련된 네트워크 및 전이 학습을 통해 모델을 개선하고 실제 문제를 해결하는 방법을 알아봅니다.

이 모듈에서는 자연어 텍스트를 처리하는 다양한 신경망 아키텍처를 살펴봅니다. NLP(자연어 처리)는 주로 언어 모델의 성능이 텍스트를 "이해"하는 전반적인 능력에 따라 달라지고, 대규모 텍스트 코퍼스에서 감독되지 않는 기술을 사용하여 훈련될 수 있다는 점 때문에 빠르게 성장하고 발전하고 있습니다. 또한 BERT와 같은 미리 훈련된 텍스트 모델은 많은 NLP 태스크를 간소화하고 성능을 크게 개선했습니다. 이 학습 모듈에서는 이러한 기술과 NLP의 기본 사항에 대해 자세히 알아봅니다.

이 학습 모듈에서는 TensorFlow를 사용하여 오디오 분류를 수행하는 방법을 알아봅니다. 오디오 분류 모델을 빌드하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 파형, wav 파일의 태그 섹션을 사용하거나 스펙트로그램 이미지에서 Computer Vision을 사용할 수도 있습니다. 이 자습서에서는 먼저 아날로그 표현에서 디지털 표현에 이르기까지 오디오 데이터를 이해하는 방법을 분석한 다음, 스펙트로그램 이미지에서 컴퓨터 비전을 사용하여 모델을 빌드합니다. 맞습니다, 오디오를 이미지 표현으로 변환한 다음 컴퓨터 비전을 사용하여 음성 단어를 분류할 수 있습니다!

첫 번째 모듈을 완료하고 모델을 빌드하거나 디버그하는 데 추가적인 유연성이 필요함을 알게 되었다면, 이 모듈을 꼭 확인하세요. 이미지 분류를 위한 간단한 신경망을 만드는 방법을 보여 드리겠습니다. 하지만 이번에는 하위 수준 TensorFlow 코드를 사용하고 이를 이해하는 데 필요한 기본 개념을 설명합니다.