프런트엔드 자연어 처리: NLP.js 및 Compromise 통합

자연어 처리(NLP)는 웹 애플리케이션에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 사용자들은 자신의 입력을 자연스럽게 이해하고 응답하는 직관적인 인터페이스를 기대합니다. NLP를 프런트엔드에 직접 통합하면 지능형 검색, 동적 콘텐츠 생성, 심지어 대화형 인터페이스와 같은 기능을 활성화하여 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다.

이 글에서는 강력한 두 가지 JavaScript 라이브러리인 NLP.js와 Compromise를 활용하여 NLP 기능을 프런트엔드에 직접 구현하는 방법을 살펴봅니다. 프런트엔드 NLP의 이점, 두 라이브러리 비교, 그리고 웹 애플리케이션에 이들을 통합하는 실용적인 예시를 다룰 것입니다.

프런트엔드 NLP를 사용하는 이유?

전통적으로 NLP 작업은 사용자 입력을 처리하고 결과를 다시 보내는 백엔드 서버에서 처리됩니다. 이 접근 방식은 작동하지만, 대기 시간과 서버 리소스에 대한 종속성을 초래합니다. 프런트엔드 NLP는 몇 가지 장점을 제공합니다:

• 대기 시간 감소: 브라우저에서 사용자 입력을 직접 처리하면 네트워크 왕복이 없어지므로 응답 시간이 단축되고 더 빠른 사용자 경험을 제공합니다.
• 오프라인 기능: 프런트엔드 NLP는 사용자가 오프라인일 때도 기본적인 텍스트 분석 또는 의도 인식과 같은 특정 기능을 활성화할 수 있습니다.
• 서버 부하 감소: NLP 작업을 프런트엔드로 오프로드하면 서버의 부하가 줄어들어 다른 중요한 작업에 집중할 수 있습니다.
• 개인 정보 보호 강화: 클라이언트 측에서 민감한 데이터를 처리하면 서버로 데이터를 보낼 필요가 없어 사용자 개인 정보 보호를 강화할 수 있습니다.

NLP.js vs. Compromise: 비교

NLP.js와 Compromise는 자연어 처리를 위한 두 가지 인기 있는 JavaScript 라이브러리로, 각각 고유한 장점과 단점을 가지고 있습니다.

NLP.js

NLP.js는 다음과 같은 광범위한 기능을 제공하는 포괄적인 NLP 라이브러리입니다:

• 의도 인식: 사용자 입력에 기반하여 사용자의 의도를 식별합니다.
• 개체 추출: 텍스트에서 날짜, 위치, 이름과 같은 관련 개체를 추출합니다.
• 감성 분석: 텍스트의 전반적인 감성(긍정적, 부정적 또는 중립적)을 결정합니다.
• 언어 이해: 텍스트의 의미와 맥락에 대한 깊은 이해를 제공합니다.
• 대화 관리: 대화 흐름 및 상호 작용을 관리합니다.
• 다국어 지원: 다양한 언어를 지원합니다.

NLP.js의 장점:

• 포괄적인 기능 세트.
• 강력한 언어 이해 능력.
• 다양한 언어에 대한 우수한 지원.
• 활발한 커뮤니티와 좋은 문서화.

NLP.js의 단점:

• Compromise에 비해 번들 크기가 더 큽니다.
• 간단한 작업의 경우 설정 및 사용이 더 복잡할 수 있습니다.

Compromise

Compromise는 일반적인 NLP 작업을 위한 간단하고 효율적인 API를 제공하는 데 중점을 둔 경량 NLP 라이브러리입니다. 다음 분야에서 뛰어납니다:

• 품사 태깅: 텍스트의 각 단어의 문법적 역할을 식별합니다.
• 명사구 추출: 텍스트에서 명사구를 추출합니다.
• 동사구 추출: 텍스트에서 동사구를 추출합니다.
• 문장 토큰화: 텍스트를 문장으로 분할합니다.
• 텍스트 조작: 텍스트 조작 및 변환을 위한 도구를 제공합니다.

Compromise의 장점:

• 작은 번들 크기.
• 배우기 쉽고 사용하기 편리합니다.
• 빠르고 효율적인 성능.
• 기본적인 텍스트 분석 및 조작 작업에 적합합니다.

Compromise의 단점:

• NLP.js에 비해 제한된 기능 세트.
• 덜 정교한 언어 이해 능력.
• 주로 영어에 중점을 둡니다.

올바른 라이브러리 선택

NLP.js와 Compromise 중 어느 것을 선택할지는 프로젝트의 특정 요구 사항에 따라 달라집니다. 고급 언어 이해 기능과 다국어 지원을 갖춘 포괄적인 NLP 솔루션이 필요하다면 NLP.js가 좋은 선택입니다. 기본적인 텍스트 분석 및 조작 작업을 위한 경량의 사용하기 쉬운 라이브러리가 필요하다면 Compromise가 더 나은 옵션입니다.

많은 프로젝트의 경우 두 라이브러리를 함께 사용하는 것이 최선의 접근 방식일 수 있습니다. Compromise를 사용하여 기본 텍스트 처리를 수행하고, NLP.js를 사용하여 의도 인식 및 개체 추출과 같은 더 고급 작업을 수행할 수 있습니다.

NLP.js를 프런트엔드에 통합하기

NLP.js를 프런트엔드 애플리케이션에 통합하는 단계별 가이드는 다음과 같습니다:

1. NLP.js 설치:

   npm 또는 yarn을 사용하여 NLP.js를 설치할 수 있습니다:

               npm install @nlpjs/nlp @nlpjs/lang-en
   yarn add @nlpjs/nlp @nlpjs/lang-en
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

2. NLP.js 가져오기:

   필요한 모듈을 JavaScript 파일로 가져옵니다:

               const { NlpManager } = require('@nlpjs/nlp');
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

3. NLP 관리자 생성:

   NlpManager 클래스의 인스턴스를 생성합니다:

               const manager = new NlpManager({ languages: ['en'] });
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

4. NLP 모델 훈련:

   예제 발화와 의도를 사용하여 NLP 모델을 훈련합니다. 이는 NLP 애플리케이션의 정확성이 훈련 데이터의 품질과 양에 따라 달라지므로 가장 중요한 단계입니다.

               manager.addDocument('en', 'hello', 'greetings.hello');
   manager.addDocument('en', 'hi', 'greetings.hello');
   manager.addDocument('en', 'how are you', 'greetings.howareyou');
   
   manager.addAnswer('en', 'greetings.hello', 'Hello!');
   manager.addAnswer('en', 'greetings.hello', 'Hi there!');
   manager.addAnswer('en', 'greetings.howareyou', 'I am doing well, thank you!');
   
   await manager.train();
   manager.save();
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

   예시 - 국제화: 다른 언어에 대해 모델을 훈련하려면 언어 코드를 변경하고 적절한 훈련 데이터를 추가하기만 하면 됩니다. 예를 들어, 스페인어의 경우:

               manager.addDocument('es', 'hola', 'greetings.hello');
   manager.addDocument('es', 'qué tal', 'greetings.howareyou');
   
   manager.addAnswer('es', 'greetings.hello', '¡Hola!');
   manager.addAnswer('es', 'greetings.howareyou', '¡Estoy bien, gracias!');
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

5. 사용자 입력 처리:

   process 메서드를 사용하여 사용자 입력을 분석하고 의도 및 개체를 추출합니다.

               const response = await manager.process('en', 'hello');
   console.log(response.answer); // Output: Hello! or Hi there!
   console.log(response.intent);  // Output: greetings.hello
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

예시 - 간단한 챗봇 구축:

NLP.js를 사용하여 기본적인 챗봇을 구축하는 간단한 예시는 다음과 같습니다:

            // Get the user input from a text field or input box
const userInput = document.getElementById('userInput').value;

// Process the user input
const response = await manager.process('en', userInput);

// Display the chatbot's response in a chat window
const chatWindow = document.getElementById('chatWindow');
chatWindow.innerHTML += '<p><b>You:</b> ' + userInput + '</p>';
chatWindow.innerHTML += '<p><b>Bot:</b> ' + response.answer + '</p>';

            

              
                Copy
              
            
          

Compromise를 프런트엔드에 통합하기

Compromise를 프런트엔드 애플리케이션에 통합하는 단계별 가이드는 다음과 같습니다:

1. Compromise 설치:

   npm 또는 yarn을 사용하여 Compromise를 설치할 수 있습니다:

               npm install compromise
   yarn add compromise
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

2. Compromise 가져오기:

   Compromise 라이브러리를 JavaScript 파일로 가져옵니다:

               import nlp from 'compromise'
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

3. 텍스트 처리:

   nlp 함수를 사용하여 텍스트를 처리하고 다양한 NLP 작업을 수행합니다.

               const doc = nlp('Hello, world! This is a sentence.');
   
   // Get the parts of speech
   doc.terms().forEach(term => {
     console.log(term.text(), term.tags)
   });
   
   // Extract noun phrases
   console.log(doc.nouns().out('array'));
   
   // Extract verbs
   console.log(doc.verbs().out('array'));
   
   // Get Sentiment
   console.log(doc.compute('sentiment').json());
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

예시 - 동적 텍스트 강조:

Compromise를 사용하여 텍스트에서 특정 품사를 동적으로 강조하는 예시는 다음과 같습니다:

            const text = 'The quick brown fox jumps over the lazy dog.';
const doc = nlp(text);

// Highlight all nouns
doc.nouns().forEach(noun => {
  const term = noun.termList()[0];
  const element = document.getElementById('textElement'); // Assuming you have an element with id 'textElement'
  const originalText = element.innerHTML;
  const highlightedText = originalText.replace(term.text(), '<span style="background-color: yellow;">' + term.text() + '</span>');
  element.innerHTML = highlightedText;
});
            

              
                Copy
              
            
          

NLP.js와 Compromise 결합하기

더 복잡한 애플리케이션의 경우 NLP.js와 Compromise의 강점을 결합할 수 있습니다. 예를 들어, Compromise를 초기 텍스트 처리 및 클리닝에 사용하고, NLP.js를 의도 인식 및 개체 추출과 같은 더 고급 작업에 사용할 수 있습니다.

예시:

            import nlp from 'compromise'
const { NlpManager } = require('@nlpjs/nlp');

const manager = new NlpManager({ languages: ['en'] });

//Train the NLP model (same as before)
manager.addDocument('en', 'hello', 'greetings.hello');
manager.addDocument('en', 'hi', 'greetings.hello');
manager.addDocument('en', 'how are you', 'greetings.howareyou');

manager.addAnswer('en', 'greetings.hello', 'Hello!');
manager.addAnswer('en', 'greetings.hello', 'Hi there!');
manager.addAnswer('en', 'greetings.howareyou', 'I am doing well, thank you!');

await manager.train();
manager.save();

//User Input
const userInput = "clean the data and then hello";

//Clean the data using Compromise
const doc = nlp(userInput);
const cleanedText = doc.normalize().out('text'); //Normalize text for better accuracy.


//Process using NLP.js
const response = await manager.process('en', cleanedText);

console.log("User Input: ", userInput);
console.log("Cleaned Input: ", cleanedText);
console.log("Intent: ", response.intent);
console.log("Answer: ", response.answer);
            

              
                Copy
              
            
          

프런트엔드 NLP를 위한 모범 사례

프런트엔드 NLP를 구현할 때 염두에 두어야 할 몇 가지 모범 사례는 다음과 같습니다:

• 번들 크기 최적화: 페이지 로드 시간을 개선하기 위해 NLP 라이브러리의 크기를 최소화합니다. 사용되지 않는 코드를 제거하기 위해 트리 쉐이킹 기술을 고려합니다.
• 오류 처리: 예기치 않은 입력 또는 처리 오류를 정상적으로 처리하기 위한 오류 처리를 구현합니다.
• 사용자 피드백 제공: 애플리케이션이 입력을 분석 중임을 나타내는 것과 같이 NLP 처리에 대한 명확하고 유익한 피드백을 사용자에게 제공합니다.
• 보안 고려: 클라이언트 측에서 민감한 데이터를 처리할 때 보안 영향에 유의합니다. 사용자 개인 정보 보호를 위해 적절한 보안 조치를 구현합니다.
• 철저한 테스트: 정확성과 신뢰성을 보장하기 위해 다양한 입력을 사용하여 NLP 애플리케이션을 철저히 테스트합니다.
• 성능 모니터링: 병목 현상을 식별하고 해결하기 위해 성능을 모니터링합니다.

실제 애플리케이션

프런트엔드 NLP는 다음과 같은 다양한 웹 애플리케이션에서 사용될 수 있습니다:

• 지능형 검색: 사용자의 의도와 맥락을 이해하여 검색 정확도를 향상시킵니다.
• 동적 콘텐츠 생성: 사용자 입력 및 선호도에 따라 동적 콘텐츠를 생성합니다.
• 개인화된 추천: 사용자 관심사 및 행동에 따라 개인화된 추천을 제공합니다.
• 챗봇: 사용자가 애플리케이션과 자연스러운 방식으로 상호 작용할 수 있는 대화형 인터페이스를 만듭니다.
• 폼 유효성 검사: 자연어 규칙을 사용하여 폼 입력을 유효성 검사합니다.
• 접근성 기능: 자연어 인터페이스를 제공하여 장애가 있는 사용자를 위한 접근성을 향상시킵니다.

예시 - 전자상거래 추천: 글로벌 전자상거래 사이트는 NLP.js를 사용하여 "여름 결혼식용 빨간 드레스"와 같은 사용자 검색 쿼리를 분석하여 의도(여름 결혼식에 적합한 빨간 드레스 찾기)를 이해하고 키워드 기반 검색에 비해 더 정확하고 관련성 높은 제품 추천을 제공할 수 있습니다.

예시 - 다국어 고객 서비스 챗봇: 다국적 기업은 NLP.js와 여러 언어 모델을 활용하여 고객을 모국어로 지원하는 고객 서비스 챗봇을 배포할 수 있습니다. 봇은 고객 문의를 이해하고 의도(예: 주문 추적, 환불 요청)를 식별하며 적절한 응답을 제공하거나 상담원에게 에스컬레이션할 수 있습니다.

결론

프런트엔드 NLP는 웹 애플리케이션에서 사용자 경험을 향상시키는 강력한 기술입니다. NLP.js 및 Compromise와 같은 라이브러리를 통합하여 사용자 입력을 자연스러운 방식으로 이해하고 응답하는 동적이고 지능적인 인터페이스를 만들 수 있습니다. 간단한 챗봇을 구축하든 고급 언어 이해 기능을 갖춘 복잡한 애플리케이션을 구축하든, 프런트엔드 NLP는 더 매력적이고 사용자 친화적인 경험을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.

NLP 기술이 계속 발전함에 따라 미래에는 프런트엔드 NLP의 더욱 혁신적인 애플리케이션을 기대할 수 있습니다. 이러한 기술을 수용함으로써 개발자들은 전 세계 사용자의 요구에 진정으로 지능적이고 반응적인 웹 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

추가 자료

• NLP.js 문서
• Compromise 문서