NLP

오랫동안 순환 신경망(RNN)과 장단기 메모리(LSTM) 네트워크는 순차 데이터 처리 분야에서 독보적인 챔피언이었습니다. 이들은 최첨단 번역 시스템, 음성 비서, 텍스트 생성 모델의 기반이 되었습니다. 그러나 2017년, 기념비적인 논문인 “Attention Is All You Need” (Vaswani et al.)가 트랜스포머 아키텍처를 도입했습니다. 그리고 불과 몇 년 만에 RNN과 LSTM은 인공지능 주류 모델에서 거의 완벽히 사라지게 되었습니다.

2018년, Google 연구원들은 “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding” (Devlin et al.)이라는 획기적인 논문을 발표했습니다. 이 연구는 자연어 처리(NLP) 분야를 근본적으로 변화시켰습니다. BERT 이전의 모델들은 텍스트를 왼쪽에서 오른쪽으로 또는 오른쪽에서 왼쪽으로 순차적으로 처리했습니다. BERT는 동시에 양방향의 문맥을 분석하여 언어 표현을 학습하는 새로운 방법을 도입했습니다. 오늘날 BERT와 그 파생 모델들(RoBERTa, DistilBERT, ALBERT 등)은 검색 엔진, 감성 분석, 질의응답 시스템, 정보 추출 분야에서 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 이 글에서는 BERT 아키텍처와 그 작동 원리 및 학습 과정을 설명합니다.

글로벌 디지털 커뮤니케이션 시대에 텍스트 뒤에 숨겨진 감정적 어조를 식별하는 작업인 감성 분석은 비즈니스, 정부 및 연구자에게 매우 중요해졌습니다. 영어와 같은 언어의 감성 분석은 고도로 성숙해진 반면, 아랍어에 이를 적용하는 것은 고유한 언어적 및 기술적 과제를 안겨줍니다. 아랍어는 전 세계적으로 4억 명 이상이 사용하는 언어 중 하나입니다. 그러나 아랍어의 풍부한 형태학적 구조, 양층언어 현상(표준어와 구어의 공존), 복잡한 문자 시스템은 특화된 전처리 및 모델링 전략을 요구합니다.