2016.06.03

페이스북, 포스트 해석하는 '딥 텍스트' 엔진 발표… "사람 수준의 정확도"

Sharon Gaudin | Computerworld
페이스북이 사용자를 깊이 있게 분석하고, 더 나아가 페이스북 안에서 회사와 사용자를 연결해 주는 딥러닝 기반 텍스트 이해 기술을 개발했다.



페이스북은 1일(현지시간) 딥러닝 기반 엔진인 딥 텍스트를 발표했다. 페이스북에 따르면 딥 텍스트는 '거의 사람 수준의 정확도'로 사용자의 포스트와 댓글을 읽을 수 있도록 설계됐다.

페이스북은 딥 텍스트가 딥러닝 기술을 활용해 초당 수천 개의 포스트를 읽고 이해할 수 있다고 소개했다. 딥러닝은 인공신경망을 기반으로 설계된 머신러닝의 한 종류다.

가브리엘 컨설팅 그룹의 애널리스트인 댄 올즈는 "(페이스북의 딥 텍스트는) 머신러닝을 잘 활용한 사례"라면서 "(페이스북은) 컴퓨터가 개별적인 단어를 이해하고, 더 나아가 속어나 은어와 결합된 단어들의 의미까지 이해할 수 있도록 훈련했다. 이는 상당한 성과고, 이로써 페이스북에게 다양한 가능성이 열릴 것"이라고 말했다.

페이스북으로서는 사람들이 어떤 내용을 쓰는지 분석하고 사용자를 깊이 있게 이해하게 된다면, 더 흥미로운 콘텐츠와 광고를 제공할 수 있다. 

페이스북은 블로그에서 "텍스트는 페이스북 안에서 보편적인 커뮤니케이션 형식"이라면서 "페이스북 안에서 텍스트가 작성되는 다양한 방식을 이해함으로써 제품 경험을 개선해 나갈 수 있다. 사람들이 보고 싶어 하는 콘텐츠를 더 많이 제공하는 것도, 혹은 스팸과 같은 사람들이 싫어하는 콘텐츠를 필터링하는 것도 가능해지는 것"이라고 말했다.

산업 애널리스트인 제프 카간은 AI가 앞으로 수년 안에 기업과 소비자가 커뮤니케이션하는 과정에서 더 많이 사용될 것이라고 분석했다.

그는 "많은 기업들이 AI 대열에 합류하게 될 것이다. 물론 이는 동전의 뒷면처럼 특히 요즘같은 때에는 많은 사용자들에게 끔찍한 일이다. 하지만 산업이 어떻게 확장되는지 보여주는 변화"라고 말했다.

페이스북은 딥 텍스트를 페이스북 메신저에서 이미 테스트하고 있다고 밝혔다. 20개의 언어를 활용하는 딥 텍스트는 사용자가 외출 등 어떤 일을 시도할 때 이를 이해할 수 있는지 테스트가 진행되고 있다.

페이스북은 "딥 텍스트는 의도를 감지하고 핵심을 포착한다. 가령 어떤 사람이 '방금 택시에서 내렸어'라고 썼을 때 이 사람이 택시를 잡고 있지 않다는 것을, '뭘 타고 갈까?'라고 썼을 때는 그 반대라는 것을 인지한다"라고 소개했다.

한편 이 머신러닝 기술은 사용자들이 페이스북 안에서 알맞은 도구를 찾아 쓸 수 있도록 권유하는 데에도 활용되고 있다.

회사는 "예컨대 어떤 사람이 '이 자전거, 200달러에 중고로 팔고 싶은데, 누구 없나?'라고 썼을 때, 딥 텍스트는 이 포스트가 판매글임을 인식한 후, 해당 물품의 판매 여부와 가격 등 의미 있는 정보를 추출한 다음, 거래에 도움이 되는 툴을 판매자에게 권유한다"라고 전했다.

올즈는 사용자들이 딥 텍스트로 인한 서비스 차이를 인지하게 될 것이라고 전했다.

그는 "페이스북 사용자는 검색 결과가 더 알차고, 더 정확하게 분류된다는 사실을 깨닫게 될 것이다"라면서 "사용자들은 페이스북에서 관심사가 같은 사람이나 페이지를 더 쉽게 찾을 수 있게 될 것 같다. 이 기술로 우리 페이스북은 그 어느 때보다도 사용자를 훨씬 깊이 있게 이해할 수 있게 될 것"이라고 말했다. ciokr@idg.co.kr



2016.06.03

페이스북, 포스트 해석하는 '딥 텍스트' 엔진 발표… "사람 수준의 정확도"

Sharon Gaudin | Computerworld
페이스북이 사용자를 깊이 있게 분석하고, 더 나아가 페이스북 안에서 회사와 사용자를 연결해 주는 딥러닝 기반 텍스트 이해 기술을 개발했다.



페이스북은 1일(현지시간) 딥러닝 기반 엔진인 딥 텍스트를 발표했다. 페이스북에 따르면 딥 텍스트는 '거의 사람 수준의 정확도'로 사용자의 포스트와 댓글을 읽을 수 있도록 설계됐다.

페이스북은 딥 텍스트가 딥러닝 기술을 활용해 초당 수천 개의 포스트를 읽고 이해할 수 있다고 소개했다. 딥러닝은 인공신경망을 기반으로 설계된 머신러닝의 한 종류다.

가브리엘 컨설팅 그룹의 애널리스트인 댄 올즈는 "(페이스북의 딥 텍스트는) 머신러닝을 잘 활용한 사례"라면서 "(페이스북은) 컴퓨터가 개별적인 단어를 이해하고, 더 나아가 속어나 은어와 결합된 단어들의 의미까지 이해할 수 있도록 훈련했다. 이는 상당한 성과고, 이로써 페이스북에게 다양한 가능성이 열릴 것"이라고 말했다.

페이스북으로서는 사람들이 어떤 내용을 쓰는지 분석하고 사용자를 깊이 있게 이해하게 된다면, 더 흥미로운 콘텐츠와 광고를 제공할 수 있다. 

페이스북은 블로그에서 "텍스트는 페이스북 안에서 보편적인 커뮤니케이션 형식"이라면서 "페이스북 안에서 텍스트가 작성되는 다양한 방식을 이해함으로써 제품 경험을 개선해 나갈 수 있다. 사람들이 보고 싶어 하는 콘텐츠를 더 많이 제공하는 것도, 혹은 스팸과 같은 사람들이 싫어하는 콘텐츠를 필터링하는 것도 가능해지는 것"이라고 말했다.

산업 애널리스트인 제프 카간은 AI가 앞으로 수년 안에 기업과 소비자가 커뮤니케이션하는 과정에서 더 많이 사용될 것이라고 분석했다.

그는 "많은 기업들이 AI 대열에 합류하게 될 것이다. 물론 이는 동전의 뒷면처럼 특히 요즘같은 때에는 많은 사용자들에게 끔찍한 일이다. 하지만 산업이 어떻게 확장되는지 보여주는 변화"라고 말했다.

페이스북은 딥 텍스트를 페이스북 메신저에서 이미 테스트하고 있다고 밝혔다. 20개의 언어를 활용하는 딥 텍스트는 사용자가 외출 등 어떤 일을 시도할 때 이를 이해할 수 있는지 테스트가 진행되고 있다.

페이스북은 "딥 텍스트는 의도를 감지하고 핵심을 포착한다. 가령 어떤 사람이 '방금 택시에서 내렸어'라고 썼을 때 이 사람이 택시를 잡고 있지 않다는 것을, '뭘 타고 갈까?'라고 썼을 때는 그 반대라는 것을 인지한다"라고 소개했다.

한편 이 머신러닝 기술은 사용자들이 페이스북 안에서 알맞은 도구를 찾아 쓸 수 있도록 권유하는 데에도 활용되고 있다.

회사는 "예컨대 어떤 사람이 '이 자전거, 200달러에 중고로 팔고 싶은데, 누구 없나?'라고 썼을 때, 딥 텍스트는 이 포스트가 판매글임을 인식한 후, 해당 물품의 판매 여부와 가격 등 의미 있는 정보를 추출한 다음, 거래에 도움이 되는 툴을 판매자에게 권유한다"라고 전했다.

올즈는 사용자들이 딥 텍스트로 인한 서비스 차이를 인지하게 될 것이라고 전했다.

그는 "페이스북 사용자는 검색 결과가 더 알차고, 더 정확하게 분류된다는 사실을 깨닫게 될 것이다"라면서 "사용자들은 페이스북에서 관심사가 같은 사람이나 페이지를 더 쉽게 찾을 수 있게 될 것 같다. 이 기술로 우리 페이스북은 그 어느 때보다도 사용자를 훨씬 깊이 있게 이해할 수 있게 될 것"이라고 말했다. ciokr@idg.co.kr

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