자연 언어 처리를 이해

Sep 11, 2025
어떻게
Understand natural language processing

웹 사이트 및 앱은 프런트 엔드 크리에이티브, 서버 측 처리, API 및 데이터 저장을 포함하여 다양한 움직이는 부품을 가질 수 있습니다. AI는 이러한 구성 요소를 연결할 수 있습니다.

프런트 엔드에서 음성 명령, Chatbot 인터페이스 또는 Reactive WebGL Creative Elements를 연결할 수 있습니다. 백엔드에서 데이터베이스는 지능형 알고리즘을 사용하여 속도와 분석을 극대화합니다. API는 예측에서부터 집단 교육에 이르기까지 다양한 AI 기능에서 추상화 층을 제공 할 수 있습니다.

당신이 개발자로 시작하고 어떤 포인터가 필요하다면, 알아보십시오. 앱을 만드는 방법 또는 우리는 당신이 선택할 수 있습니다 웹 사이트 빌더 , 웹 호스팅 서비스 및 클라우드 스토리지 쓰다.

  • chatbots : 당신이 알아야 할 것은 무엇입니까?

자연 언어

자연 언어 가공 (NLP)은 기계와 인간 언어 간의 상호 작용에 중점을 둡니다. 그것은 인간과 기계 간의 자연 의사 소통을 향상시키기 위해 방대한 양의 언어 데이터를 처리하고 분석하는 것은 NLP의 목표입니다. 이 분야의 AI에는 음성 인식, 언어 이해 및 자연 언어 생성이 포함됩니다. 우리의 초점은 텍스트의 의미 또는 의도를 분석하고 결정하는 자연 언어를 이해하고 있습니다.

NLP에 일반적인 개념이 있습니다.

  • 언어 감지 - 텍스트에서 사용되는 언어를 이해하는 것은 어떤 사전, 구문 및 문법 규칙을 분석 할 때 어떤 사전을 알 수 있는지 기본적으로 중요합니다.
  • 엔티티 추출 - 구절의 핵심 단어를 식별하는 것, 전체 텍스트에 얼마나 관련이 있거나 두드러지고 교육 또는 지식 기반에 따라 엔티티가 무엇인지 결정합니다.
  • 감정 분석 - 텍스트의 '느낌'의 일반적인 수준을 평가합니다. 일반적으로 긍정적이거나 부정적인 것입니까? 또한, 각 엔티티와 관련된 감정이 있습니다. 그 진술은 '주제'에 대해 긍정적 인 감정이나 부정적인 것들을 반영합니까?
  • 구문 분석 - 텍스트의 구조를 이해합니다. 문장, 연설 부품 (예 : 명사, 동사), 음성, 성별, 기분 및 시제와 같은 속성을 식별하십시오.
  • 콘텐츠 분류 또는 분류 - 텍스트의 내용을 공통 범주로 구성하여보다 효율적으로 처리합니다. 예를 들어, 뉴욕, 런던, 파리, 뮌헨은 모두 '위치'또는 '도시'입니다.

데이터를 파싱하고 처리하는 데 필요한 수많은 기술적 인 접근 방식이 있습니다. 어떤 NLP 도구를 사용하는지 여부에 관계없이 파싱 및 분석의 공통 단계를 해결해야합니다. 일반적으로 텍스트는 논리적 인 청크로 구분됩니다. 이 덩어리는 훈련 된 데이터 또는 지식 기반 및 할당 된 값에 대해 분석되며 일반적으로 분석의 신뢰 수준을 반영하여 일반적으로 0.0에서 1.0까지의 값을 반영합니다.

Google의 자연 언어 API.

우리는 Google에서 개발 한 새로운 자연어 API를이 튜토리얼에 사용할 것입니다. 사용할 수있는 수많은 API가 있지만 Cloud Computing, Speed, 믿을 수 없을만큼 큰 사용자 기본 및 기계 학습을 포함하여 Google의 멋진 이점이 있습니다. Google의 검색 엔진 및 도구는 수년간 AI를 사용해 왔습니다. 그래서 당신은 공공 직면 서비스를 이용하여 그 모든 경험과 학습을 모두 활용하고 있습니다.

API는 모든 프로젝트에 쉽게 통합되어 있습니다. 이렇게하면 많은 시간을 손으로 코딩하여 자신의 NLP를 저장할 수 있습니다. 추상화 된 RESTful API를 사용하면 일반적인 컬 호출을 통해 원하는 거의 모든 언어와 통합하거나 수많은 SDK 중 하나를 사용할 수 있습니다. 설정을 위해 몇 가지 트릭이 있지만 한 번에 한 걸음씩 작동합니다.

이미지의 오른쪽 상단의 아이콘을 클릭하면 확대됩니다.

01. 새로운 Google 클라우드 프로젝트를 만듭니다

Understand natural language processing: Google Cloud Project

새로운 GCP 만들기

그 일에 가라 Google 클라우드 플랫폼 콘솔 새 프로젝트를 만들거나 작업 할 기존 프로젝트를 선택하십시오. 서비스는 많은 양의 API 요청을 시작할 때까지 무료입니다. API를 활성화 할 때 청구 정보를 계정과 연결해야 할 수도 있지만 낮은 볼륨에서는 충전되지 않고 원하는 경우 테스트를 완료 한 후에 서비스를 제거 할 수 있습니다.

02. 클라우드 NL을 활성화합니다

Understand natural language processing: Enable the Cloud NL

API 라이브러리 찾아보기 및 자연 언어 API 활성화

그를 탐색하십시오 API 라이브러리 NL API를 선택하십시오. 일단 활성화되면 작은 녹색 검사와 메시지 'API가 활성화 된 메시지가 표시되어야합니다.

03. 서비스 계정을 만듭니다

당신은 A를 설정해야합니다 서비스 계정 이 서비스를 위해. 전형적인 서비스와 같은 사용법을 설정하려고하기 때문에 이것은 모범 사례입니다. 또한 인증 흐름에서 가장 잘 작동합니다.

04. 개인 키를 다운로드하십시오

Understand natural language processing: Download private key

서비스 계정에 대한 개인 키 가져 오기

API를 사용하고 서비스 계정이있는 프로젝트가있는 경우 개인 키를 JSON 파일로 다운로드 할 수 있습니다. 파일 위치를 기록하므로 다음 단계에서 사용할 수 있습니다.

처음 몇 단계에 문제가있는 경우 가이드가 있습니다. 여기 이는 JSON 키의 다운로드로 끝납니다.

05. 환경 변수를 설정합니다

다음으로, 당신은 그를 설정해야합니다 google_application_credentials. 환경 변수, 그래서 우리의 API 호출에 의해 액세스 할 수 있습니다. 이것은 방금 다운로드 한 JSON 파일을 가리키고 매번 경로를 입력 해야하는 것을 저장합니다. 새 터미널 창을 열고 다음과 같은 내보내기 명령을 사용하십시오. 

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/Users/username/Downloads/[file name].json"

교체 [파일 이름] 개인 키 파일을 사용하여 파일 경로를 사용하십시오.

Windows에서는 명령 줄을 통해 동일한 작업을 수행 할 수 있습니다. 

$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="C:\Users\username\Downloads\[FILE_NAME].json"

참고 : 터미널이나 콘솔 창을 닫으면 해당 변수를 설정하려면 다시 실행해야 할 수 있습니다.

06. API를 호출하십시오

이제 API를 사용하고 NLP를 볼 수 있습니다. CURL을 사용하여 API를 빠르게 테스트 할 수 있습니다. 이 메서드를 코드에서 사용할 수도 있습니다.

대부분의 언어에서는 CURL 요청을 할 수 있습니다. 즉, 명령 줄에서 통화를 직접 만들거나 선택한 언어로 변수에 결과를 지정할 수 있습니다. 이봐 곱슬 사용에 대한 팁을 사용하는 경우.

간단한 문장으로 테스트 요청을 시도해 봅시다. 우리는 그것을 통해 그것을 실행할 것입니다 분석 끝점.

터미널 또는 명령 줄 인터페이스에서 다음 명령을 입력하십시오. 

 CURL -X POST \
     -h "권한 부여 : 베어러"$ (Gcloud Auth Application-Default Print-Access-Token) \
     -H "콘텐츠 형식 : 응용 프로그램 / JSON; charset = utf-8"\
     - 다타 "{
  '문서':{
    '유형': 'plain_text',
    'Content': 'John McCarthy는 인공 지능의 창립 아버지 중 하나입니다.'
  },
  'encodingtype': 'utf8'
} "https://language.googleapis.com/v1/documents:AnyzeEntities"

실행 후 JSON 결과가 표시되어야합니다. 이 옵션을 사용하여 API를 활성화하거나 액세스를 허용하려면이 옵션을 표시 할 수 있습니다. '예'또는 'Y'대답 할 수 있으며 그 후에 JSON을 반환해야합니다.

"John McCarthy"항목을위한이 첫 번째 것과 비슷한 항목의 배열을 반환합니다. 

 {
      "이름": "John McCarthy",
      "유형": "사람",
      "메타 데이터": {
        "Wikipedia_URL": "https://en.wikipedia.org/wiki/john_mccarthy_(computer_scientist)",
        "mid": "/ m / 01svfj"
      },
      "살력": 0.40979216,
      "언급": [
        {
          "텍스트": {
            "콘텐츠": "John McCarthy",
            "BeginOffset": 0.
          },
          "유형": "적절한"
        }
      ...에]
    },

노트 : CURL 문의 Content 매개 변수에서 콘텐츠 텍스트 대신 URL을 사용할 수 있습니다.

샘플 엔티티 목록에서 볼 수 있습니다. 이름 확인 된 및 그 새 유형 AI가 결정한 AI는 사람 ...에 또한 Wikipedia 경기를 찾았습니다 이름 그것을 돌려주었습니다. 이 URL을 API에 두 번째 요청에 대한 콘텐츠로 사용할 수 있고이 모든 엔티티 및 정보를 얻을 수 있기 때문에 유용 할 수 있습니다. 당신은 또한 그것을 볼 수 있습니다 돌출 0.4의 값은 우리가 제공 한 텍스트의 맥락에서 엔티티의 중요한 상대적인 중요성을 나타냅니다. 당신은 또한 그것이 올바르게 식별되는 것을 볼 수 있습니다 적절한 이는 텍스트의 엔티티의 일부가 얼마나 많은 어커런스 (언급)뿐만 아니라 명사 유형 (적절한 명사)을 나타냅니다.

API는 제출하는 텍스트의 모든 주요 엔티티에 대한 값을 반환합니다. 이만으로는 사용자가 응용 프로그램과 통신 할 수있는 것을 처리하는 데 매우 유용 할 수 있습니다. 문장이 포함 된 것에 관계없이, 존 맥카르시 (John McCarthy)에 관한 것이 좋은 기회가 있으며,이를 기반으로 한 사용자에 대한 정보를 조회 할 수 있습니다. 우리는 또한 우리의 이해를 반영하는 방식 으로이 진술을 반영한 방식으로 대응할 수 있습니다.

이 메서드를 계속 사용하여 사용할 호출을 테스트 할 수 있습니다. 선호하는 언어로 로컬 SDK를 설정하고 앱에 정수를 설정할 수도 있습니다.

07. 클라이언트 라이브러리를 설치합니다

간단한 웹 기반 앱을 만들기 위해 API를 프로젝트에 통합하는 방법을 보여줍니다.

NLP 앱의 경우 Python 또는 노드를 사용하는 것이 일반적입니다. API를 사용하는 다양성을 보여주기 위해 PHP SDK를 사용할 것입니다. 코드를 다른 언어로 조정하려면 SDK의 훌륭한 자원이 있습니다. 여기 ...에

로컬 또는 원격 서버에 프로젝트 폴더가 설정되어 있는지 확인하십시오. 이미 사용하지 않으면 작곡가를 가져 와서 프로젝트 폴더에 설치하십시오. 이미 작곡가가 이미 전 세계적으로 설치되어 있고 괜찮습니다.

다음 composer 명령을 실행하여 공급 업체 파일을 프로젝트에 설치하십시오. 

 PHP -R "복사 ( 'https://getcomposer.org/installer', 'composer-setup.php');"
PHP -r "경우 (hash_file ( 'SHA384', '작곡가은 setup.php') === '93b54496392c06277467 0ac18b134c3b3a95e5a5e5 c8f1a9f115f203b75bf9a129d5 daa8ba6a13e2cc8a1da080 6388a8') {에코 '설치 검증';} {다른 에코 '설치 손상']에 unlink ( ' composer-setup.php ');} echo php_eol; "
php composer-setup.php.
PHP -R "링크 ( 'composer-setup.php')"
PHP Composer.phar는 Google / Cloud-Language

Composer는 프로젝트 폴더에 공급 업체 폴더를 만들고 모든 종속성을 설치합니다.

이것을 멈추고 PHP를 사용하고 싶다면이 리소스를 확인할 수 있습니다. 작곡가 설치 ...에

08. 새 파일을 만듭니다

PHP에서 다음과 같은 경우 프로젝트 폴더에 새 PHP 파일을 만듭니다. 그것을 설정하면 원하는 단순 HTML 양식을 사용하여 텍스트를 빠르게 제출하십시오.

다음은 양식이있는 PHP 파일의 예입니다. 

 & lt; Doctype HTML & gt;
& lt; html & gt;
& lt; head & gt;
& lt; NET - NLP 튜토리얼 & lt; tixt & gt;
& lt; / head & gt;
& lt; body & gt;
& lt; 형태 & gt;
& lt; 입력 유형 = '텍스트'id = "콘텐츠"이름 = "콘텐츠"자리 표시 자 = "무엇을 분석 할 수 있습니까?" / & gt; & lt; / p & gt;
& lt; 입력 유형 = '제출'이름 = '제출'ID = '제출'값 = '분석'& lt; / p & gt;
& lt; / form & gt;
& lt; div class = "결과"& gt;
& lt; php.
// PHP 코드가 여기에 있습니다 //
if (empty ($ _ '['content ']) {die (); }
$ content = $ _get [ 'content'];
& gt;
& lt; / div & gt;
& lt; / body & gt;
& lt; / html & gt;

이 코드에는 PHP 코드의 자리 표시 자와 함께 양식이있는 기본 HTML 파일이 포함됩니다. 코드는 단순히 콘텐츠 변수의 존재를 확인하기 만하면됩니다 (양식에서 제출 된). 아직 제출되지 않으면, 그것은 단지 종료하고 아무 것도하지 않습니다.

09. 환경 변수를 만듭니다

이전에 명령 줄 컬 호출을 사용할 때 이전에했던 단계와 유사하게, 우리는 google_application_credentials. 변하기 쉬운. 이것은 인증을받는 데 필수적입니다.

PHP에서 우리는 그를 사용합니다 Putenv. 명령 환경 변수를 설정하십시오. SDK에서 생성 한 인증은 만료되므로 코드에이를 포함시키고 매번 설정해야합니다.

PHP 코드 에이 코드를 추가하십시오. 

 putenv ( 'Google_Application_Credentials = / 사용자 / RichardMattka / Downloads / NLP 자습서 1-1027228343dc.json');

자신의 경로와 파일 이름을 직접 대체하십시오.

10. 도서관을 초기화하십시오

다음으로 라이브러리를 추가하고 초기화하십시오 랑그래브 성 코드의 클래스. PHP 코드 섹션 옆 에이 코드를 추가하십시오. 

 __dir__이 필요합니다. '/vendor/autoload.php';
Google \ Cloud \ Language \ LanguageClient를 사용하십시오.
$ ProjectId = 'NLP-Tutorial-1-1543506531329';
$ language = new languageClient ([
    'protectID'= & gt; $ protucid.
]);

공급 업체 자동로드를 요구하여 시작하십시오. 이것은 종속성이 필요한 경우 Python 또는 노드에서 비슷합니다. 그를 가져오다 랑그래브 성 다음으로, 클래스를 사용하기 위해. 당신을 정의하십시오 투사 ...에 이것이 무엇인지 확실하지 않은 경우 GCP 콘솔에서 찾을 수 있습니다. 여기서 원래 프로젝트를 설정하십시오. 마지막으로 새로 만들기를 만드십시오 랑그래브 성 객체를 사용하여 투사 그에게 그것을 할당하십시오 $ 언어 변하기 쉬운.

11. 엔티티를 분석하십시오

이제 코드에서 NLP API를 사용할 준비가되었습니다. 양식에서 API에 콘텐츠를 제출하고 결과를 얻을 수 있습니다. 이제 JSON으로 결과를 화면에 표시 할 수 있습니다. 실제로 결과를 평가하고 원하는 방식으로 사용할 수 있습니다. 결과를 기반으로 사용자에게 응답 할 수 있으며 추가 정보를 조회하거나 작업을 실행할 수 있습니다.

요약을 위해, 엔티티 분석은 '뭐라구'또는 텍스트에있는 '일'에 대한 정보를 반환합니다. 

 $ result = $ language- & gt; 분석 ($ 함수);
foreach ($ result - & gt; entities () $ e) {
echo "& lt; div class = '결과'& gt;";
$ result = json_encode ($ e, json_pretty_print);
에코 $ 결과;
에코 "& lt; / div & gt;";
}

이 코드는 내용을 제출 된 양식의 콘텐츠를 분석 엔드 포인트 및 결과를 저장합니다 $ 결과 변하기 쉬운. 그런 다음 반환 된 엔티티 목록을 반복합니다. $ result- & gt; 엔티티 () ...에 좀 더 읽을 수있게하려면 화면으로 출력하기 전에 JSON으로 포맷 할 수 있습니다. 다시 말하지만, 이것은 그것을 사용하는 방법을 보여주는 예일뿐입니다. 당신은 그것을 처리하고 결과에 반응 할 수 있지만, 필요합니다.

12. 감정을 분석하십시오

Understand natural language processing: Analyse the sentiment

자연 언어 API로 텍스트를 처리하기 위해 간단한 양식 및 서버 측 코드 사용

내용의 '무엇'을 아는 ​​대신, 정서를 알기 위해 가치가 있습니다. 사용자가 어떻게 느끼는가? 그들이 통신의 엔티티에 대해 어떻게 생각합니까?

코드를 사용하도록 코드를 업데이트하십시오 analyzeentitysentiment. 끝점. 이것은 이전과 같이 엔티티를 모두 평가할 것이지만, 각각에 대한 감정 점수를 반환합니다. 

 $ result = $ language- & gt; AnalyzeEntitySentiment ($ 함유량);

foreach ($ result - & gt; entities () $ e) {
echo "& lt; div class = '결과'& gt;";
$ result = json_encode ($ e, json_pretty_print);
에코 $ 결과;
에코 "& lt; / div & gt;";
}

양식을 통해 콘텐츠를 사용하여 테스트 "스타 워즈는 항상 최고의 영화입니다."결과는 다음과 비슷한 결과를 볼 수 있습니다. 

 { "이름": "Star Wars", "type": "work_of_art": "metadata": { "mid": "\ / m \ / 06mmr", "wikipedia_url": "https : \ / \ / en.wikipedia.org \ / wiki \ / star_wars "},"calients ": 0.63493526,"mentions ": [{"text ": {"콘텐츠 ":"스타 워즈 ","beginOffset ": 0},"type " : "적절한", "감정": { "크기": 0.6, "점수": 0.6}}], "감정": { "크기": 0.6, "점수": 0.6}}
{ "이름": "동영상", "유형 :"work_of_art ","metadata ": [],"calients ": 0.36506474,"mentions ": [{"text ": {"콘텐츠 ":"영화 "," BeginOffSet ": 22},"유형 ":"일반 ","감정 ": {"크기 ": 0.9,"점수 ": 0.9}}],"감정 ": {"Signitude ": 0.9,"점수 ": 0.9 }}

이것은 중요한 가치의 긍정적 인 감정 점수를 보여줍니다. 사용자가 통신하는 핵심 단어뿐만 아니라 그들이 어떻게 그것에 대해 느끼는지 알고있는 핵심 단어를 알고 있습니까? 앱은이 데이터를 기반으로 적절하게 응답 할 수 있습니다. 당신은 "별 전쟁"에 대한 명확한 식별을 일차적 인 것으로 나타났습니다. 동일한 API 호출을 통해 해당 URL을 다시 실행하려면 WikiPedia 링크가 추가 정보를 가져 오려면 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다. 또한 사용자가 긍정적 인 느낌을 느끼는 것을 알고 있습니다. 당신은 그것의 품질에 대한 긍정적 인 감정을 영화로 볼 수 있습니다. 매우 멋지다.

이별 생각

다른 엔드 포인트로 실험 해보십시오. 특히, 그를 확인하십시오 analyzesyntax. 과 classifytext. 끝점. 이들은 음성 데이터의 더 많은 부분과 콘텐츠 엔티티의 분류를 제공합니다.

이 기사는 원래 문제 315에서 출판되었습니다 그물 웹 디자이너 및 개발자를위한 세계 최고의 잡지. 여기 문제를 구입하십시오 또는 여기를 구독하십시오 ...에

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