언어
언어
아랍어 챗봇은 아랍어 콘텐츠를 이해하고 분석할 수 있는 프로그램입니다. 오늘날 우리는 컴퓨터와 사람이 아랍어로 대화하는 것을 모방하고 처리할 수 있습니다.
최근 자연어 처리(NLP) 기술의 발전으로 아랍어 챗봇을 쉽게 만들 수 있게 되었습니다. 최신 아랍어 AI 챗봇 기술은 기계 학습을 통해 언어의 구조와 단어의 '의미'를 모두 파악합니다.
아랍어는 인터넷에서 네 번째로 많이 사용되는 언어이지만, 비원어민에게는 배우기 가장 어려운 언어 중 하나입니다.
이는 아랍어가 여러 면에서 대부분의 언어와 다르기 때문입니다.
위에서 언급한 것 외에도, 아랍어에는 다양한 형태와 방언이 존재합니다. 이 형태와 방언들은 서로 관련이 있지만 겹치지 않습니다. 실제로 한 방언을 쓰는 사람이 다른 방언을 이해하지 못할 수 있으며, 실질적으로는 서로 다른 언어라고 볼 수 있습니다.
이 모든 요인으로 인해 아랍어는 사람들에게 더 배우기 어려운 언어가 됩니다.
그렇다면 기계에게도 배우기 더 어려운 언어일까요? 예상대로 답은 '그렇다'입니다.
이 모든 점이 아랍어 자연어 처리(NLP)에 도전 과제를 만듭니다. 모든 자연어 처리 알고리즘의 첫 단계는 언어를 이해하는 것, 즉 문장을 의미 단위로 나누는 것입니다. 이 작업을 공식적으로는 '토크나이징(tokenizing)'이라고 하며, 각 의미 단위를 토큰(token)이라고 부릅니다.
언어가 체계적이고 규칙적일수록 토크나이징이 쉬워집니다.
아랍어가 사람들에게 배우기 어려운 이유는, 다른 일반적인 언어에 비해 아랍어를 토크나이징하는 것도 어렵게 만듭니다.
최신 기술의 의미를 이해하려면, 이전에는 NLP 언어 모델이 어떻게 만들어졌는지 먼저 알아야 합니다.
언어를 토크나이징하는 작업은 NLP 연구자가 많은 수작업을 해야 했습니다. 각 언어마다 독립적으로, 사실상 수동으로 토크나이징해야 했습니다.
아랍어 챗봇의 경우 이 작업이 특히 더 어려웠습니다.
언어가 토크나이징된 후에는 AI 알고리즘을 적용해 언어를 이해할 수 있었습니다. 즉, 언어 내 단어들이 어떻게 연결되는지 의미 지도를 만드는 것이죠.
이 단계는 토크나이징이 신뢰할 수 있을 때 자동화할 수 있었습니다. 하지만 아랍어의 토크나이징이 까다로워서, 이해 알고리즘도 토크나이징과 함께 수동으로 설정해야 했습니다.
결과적으로 성능이 좋지 않았습니다. 영어와 비교하면 아랍어 이해 수준이 낮았습니다. 물론 영어 연구에 더 많은 집중이 있었던 것도 이유지만, 언어의 난이도 때문에 좋은 결과를 내기 거의 불가능했습니다.
AI 연구자들은 토크나이징 자체를 기계 학습으로 할 수 있을지 고민했습니다. 이렇게 하면 토크나이징과 이해 알고리즘이 언어에 상관없이(언어 비의존적으로) 동작해, AI를 더 빠르고 효율적으로 학습시킬 수 있습니다.
결국 2018년 말, 이 분야에서 혁신이 일어났습니다. AI가 아랍어로 별도의 수작업 없이 학습할 수 있게 되었고, 그 결과 NLP 성능이 크게 향상되었습니다.
아랍어 챗봇 플랫폼의 성능도 즉시 좋아졌고, 챗봇의 아랍어 이해 수준이 다른 언어와 비슷해졌습니다.
이 혁신이 일어났다고 해서 아랍어 챗봇의 품질이 즉시 좋아진 것은 아닙니다.
이런 이점을 고객이 체감하려면, 챗봇 AI 플랫폼이 최신 기술로 알고리즘을 업데이트해야 했습니다. 기존 기술에 투자한 만큼, 이 작업을 빠르게 진행하지는 않았습니다.
또한, 플랫폼이 아랍어 챗봇이 사용자에게 좋은 경험을 제공할 수 있도록 다양한 기능을 갖추는 것도 필요합니다. 예를 들어, 사용자 인터페이스가 아랍어를 지원해야 합니다. 이는 채팅 정렬이 올바른지, 버튼이 올바른 순서로 표시되는지 확인하는 것처럼 간단할 수 있습니다.
여러 플랫폼에서 여러 언어를 다루는 것은 쉽지 않습니다. 일부 플랫폼은 언어별로 챗봇을 따로 만들어야 해서 비효율적입니다.
좋은 플랫폼은 진정한 다국어 지원을 제공하며, 플랫폼 내 모든 콘텐츠를 여러 언어로 번역할 수 있게 해줍니다.
또한, 언어를 대화의 변수로 추적해 AI가 언어를 정확히 감지하고, 대화 설계자가 언어에 따라 논리를 설계할 수 있어야 합니다.
언어별 기능 외에도, 훌륭한 챗봇을 만들려면 챗봇 플랫폼의 전반적인 기능이 뛰어나야 합니다. 중요한 기능은 두 가지로 나눌 수 있습니다.
결국, 최종 사용자에게 제공되는 챗봇 경험의 품질은 언어 이해부터 그래픽 UI까지, 챗봇을 만드는 도구의 성능에 직접적으로 달려 있습니다.
특히 아랍권에서는 기업이 온프레미스(사내 구축형) 아랍어 챗봇을 요구하는 경우가 많습니다. 플랫폼을 선택할 때 반드시 고려해야 할 사항입니다. 온프레미스 아랍어 챗봇은 온프레미스 UI뿐 아니라, 전체 NLU 엔진과 학습된 언어 모델도 온프레미스에 구축되어야 합니다.
좋은 플랫폼이 있어도 아랍어 챗봇을 잘 만드는 데에는 여전히 도전이 있습니다. AI 분야에서 아랍어 사용자가 적어, 프로젝트에 적합한 인력을 찾기 어렵습니다. 기본 NLU 알고리즘은 이미 제공되므로 직접 개발할 필요는 없지만, 챗봇이 지원하는 모든 언어와 방언을 구사하는 유능한 디자이너를 찾는 것이 어려울 수 있습니다. 따라서 챗봇 플랫폼이 비전문가도 콘텐츠와 번역을 쉽게 수정·관리할 수 있도록 해야 합니다. 대부분의 디자이너가 모든 지원 언어를 구사하지 못하기 때문입니다.
이제 고품질 아랍어 챗봇이 등장함에 따라, 이 기술의 도입이 늘어날 것입니다. 도입이 늘어나면 인력 부족 문제도 해결되고, 기술 구매자들이 따라야 할 모범 사례도 명확해질 것입니다.
NLP 기술의 혁신은 아랍어 챗봇뿐 아니라 다른 AI 응용에도 적용됩니다. 이제 우리는 아랍어 AI를 다양한 방식으로 활용하는 다기능 시스템을 볼 수 있습니다. 예를 들어, 뉴스 기사 감정 분석, 요약, 또는 예전에는 사람만 할 수 있었던 텍스트 생성 등입니다. 챗봇은 종종 다양한 AI 기술의 사용자 인터페이스로 사용될 뿐 아니라, 다른 시스템(예: 웹사이트나 웹앱)의 화면을 최종 사용자가 사용할 수 있도록 돕기도 합니다.
물론 아랍어 NLU의 성능이 크게 향상되었지만, 아직 개선의 여지가 있습니다. 연구는 계속되고 있으며, 앞으로도 새로운 혁신이 나올 것입니다. NLU가 인간 수준에 도달하기 전까지는 개선할 부분이 남아 있습니다.
모든 언어의 NLU 엔진이 다음으로 나아가야 할 단계는 멀티턴 대화를 더 잘 처리하는 것입니다. 즉, 사용자가 챗봇과 한 번의 명령이나 질문이 아니라, 좁은 주제 내에서 여러 단계로 대화할 수 있도록 하는 것입니다. 챗봇 플랫폼도 멀티턴 대화를 쉽게 만들 수 있도록 지원해야 합니다.
멀티턴 대화는 Alexa와 같은 음성 인터페이스에서 특히 중요합니다.
지금까지 기계 학습 기반 토크나이징과 아랍어 NLP에 미치는 영향에 대해 이야기했지만, 관련 주제로 아랍어 음성 인식(음성→텍스트 변환)도 있습니다. 아랍어 음성 인식은 아직 다른 언어에 비해 뒤처져 있지만, 여기서 설명한 NLP의 발전이 가까운 미래에 격차를 줄이는 데 도움이 될 것으로 기대합니다.
놀라운 AI 에이전트 경험을 만들어보세요.
