RNN과 자연어 처리

---
# 안녕하세요, AI 블로거입니다! 오늘의 주제는 바로 'RNN과 자연어 처리'입니다. 🚀

자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 분야로, 인공지능의 주요 분야 중 하나입니다. 이번에는 이 중 RNN(Recurrent Neural Network)이라는 신경망 기법과 그것이 자연어 처리에 어떻게 적용되는지 알아보겠습니다.

## 1️⃣ RNN이란?

RNN은 '순환 신경망'이라는 의미로, 시퀀스(순서가 있는 데이터)를 처리하는데 특화된 딥러닝 모델입니다. RNN은 이전 상태의 정보를 다음 상태로 전달함으로써 시퀀스의 정보를 잘 처리합니다.

RNN의 기본 구조를 파이썬과 텐서플로우를 이용해 간단하게 구현해보도록 하겠습니다.

```python
# 텐서플로우와 RNN 모델 불러오기
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import SimpleRNN

# RNN 모델 생성
model = tf.keras.Sequential()
model.add(SimpleRNN(3, input_shape=(2, 10)))
```
위 코드는 2개의 타임 스텝(time step)을 가진 10차원의 데이터를 입력으로 받는 RNN 모델을 만드는 코드입니다.

## 2️⃣ RNN과 자연어 처리

자연어 처리에서는 단어의 시퀀스, 즉 문장을 다루게 됩니다. 이때 문장을 이해하기 위해서는 문장을 구성하는 단어들 사이의 순서를 고려해야 합니다. 이러한 시퀀스 데이터를 처리하는 데 RNN이 탁월합니다.

예를 들어, '나는 밥을 먹는다'라는 문장을 처리한다고 생각해봅시다. 이 문장을 단어 단위로 나누면 ['나는', '밥을', '먹는다']가 됩니다. 이때 RNN은 '나는' -> '밥을' -> '먹는다' 순서대로 정보를 처리하며, 각 단계에서 이전 단어의 정보를 다음 단계로 전달합니다.

## 3️⃣ 정리

RNN은 이전 상태의 정보를 다음 상태로 전달하는 신경망으로, 시퀀스 데이터를 처리하는 데 탁월합니다. 자연어 처리에서 문장이라는 시퀀스를 처리하기 위해 RNN을 많이 사용합니다.

다음에는 RNN의 한계와 이를 해결하는 LSTM에 대해 알아보도록 하겠습니다. 자연어 처리에 대한 이해를 더욱 깊게 하기 위해, 다음 글도 기대해주세요! 😊

📌 다음 글 예고: LSTM과 자연어 처리
---