5. 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN)의 특징 및 자연어 처리(NLP), 음성인식 원리와 응용 분야
순환신경망(RNN)은 인공 신경망의 한 종류로 자연어 처리, 음성 인식, 기계 번역, 이미지 인식, 텍스트 생성 등의 다양한 분야에서 사용되고 있다. 예를 들어, 자연어 처리 분야에서는 순환 신경망을 사용하여 문장의 의미를 이해하거나 문장을 생성할 수 있다. 음성 인식 분야에서는 순환 신경망을 사용하여 음성을 텍스트로 변환할 수 있다. 기계 번역 분야에서는 순환 신경망을 사용하여 한 언어에서 다른 언어로 문장을 번역할 수 있다. 이미지 인식 분야에서는 순환 신경망을 사용하여 이미지의 특징을 추출하거나 이미지를 분류할 수 있다. 텍스트 생성 분야에서는 순환 신경망을 사용하여 텍스트를 생성하거나 텍스트를 요약할 수 있다.
이렇게 들으면 어떻게 가져다 사용을 하는지는 알겠는데 뭐 어떻게 처리되기에 이런 분야에 활용되는 것인가?라는 의문이 들것입니다. 간략한 예를 들어볼께요.
"나는 오늘 중국집에 가서 볶음밥을 먹고 나와서 커피를 후식으로 먹었다"라는 문장이 들어가게 되면
- 순환 신경망은 "오늘", "중국집", "볶음밥", "먹고", "나와서", "커피", "후식으로", "먹었다"라는 단어를 입력으로 받습니다.
- 순환 신경망은 각 단어의 의미를 이해하기 위해 이전 단어의 의미와 현재 단어의 의미를 비교합니다.
- 순환 신경망은 각 단어의 의미를 이해한 후, 다음 단어를 예측합니다.
- 순환 신경망은 다음 단어를 예측한 후, 예측한 단어의 의미를 이해하기 위해 다시 이전 단어의 의미와 현재 단어의 의미를 비교합니다.
- 순환 신경망은 다음 단어를 예측하는 과정을 반복하여 문장의 의미를 이해합니다.
물론 내가 입력한 한 줄의 문장만으로 다음에 나올 단어가 바로 예측되지는 않을 것입니다. 우리는 구글링을 통한 수많은 데이터를 던져 추고 그것에 맞는 응답값을 원하겠지요
영화 감상평을 구글링으로 받아서 수만 개의 댓글을 수집해서 댓글 내용과 사람들이 달아놓은 별점에 대한 점수를 같이 주게 되면 어떤 단어가 나왔을 때에 많은 별점이 나오고 어떤 단어가 나왔을 때 별점이 적게 나오는구나를 알 수 있고 "시간 가는 줄 모르고" 뒤에는 "재미있게 봤습니다"라고 나올 것이다라는 예측도 가능하지요 이런 식으로 자연어의 인식과 텍스트의 생성에 관하여 사용할 수 있습니다.
음성인식에 사용되는 RNN도 다르지 않습니다. 음성이 들어오게 되면 음절 별로 나누어 단어로 인식을 하고 그것을 텍스트로 받아들여서 1번 단어 뒤에는 2번 단어가 올 것이다 예측을 할 수 있고 출력을 할때에도 1번 단어 뒤에는 2번이 와야 한다 라는 규칙으로 사람과 비슷하게 말할 수 있는 것이지요. 예를 들면 서로 대화를 하고 있다가 상대방이 "아니!"라고 하면 다음에 나올 단어는 "그게 아니고"일 확률이 매우 높겠죠?
