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딥텍스트는 사용자 이해도를 높이면서 관심사를 파악할 수 있는 방법으로 사용될 것으로 보인다. 페이스북에 따르면, 딥텍스트는 딥러닝을 통해 초당 수천 개의 사용자 게시물을 읽고 이해한다. 딥러닝은 인공 신경과학 네트워크에 기반한 머신러닝의 일종이다.
가브리엘 컨설팅 그룹 애널리스트 댄 올즈는 “머신러닝을 아주 잘 활용한 사례”라고 말했다. “컴퓨터를 훈련시켜 개별 단어뿐 아니라 속어와 섞였을 때의 의미를 이해하면, 사용자들의 제품 경험을 개선할 수 있다. 사용자의 요구사항을 파악하거나 스팸 같은 불쾌한 콘텐츠를 제거할 수 있게 된다”는 의견이다.
개인 애널리스트 제프 케이건은 인공지능 활용 빈도가 향후 수년 간 급격히 증가해 기업과 사용자 간 소통을 지원할 것이라고 말했다. 케이건은 “모든 기업이 인공지능이라는 열차에 올라탈 것이다. 물론 도입 초기에는 신기술을 낯설어하고 생소해할 사용자도 많을 것이다. 그러나 산업 전반에 걸친 거대한 변화임은 틀림없다”고 말했다.
페이스북은 페이스북 메신저를 대상으로 20개국 언어에 딥텍스트를 실험해 왔다. 예를 들어 사용자들이 어딘가에 가고 싶다고 대화하는 내용을 알아듣기 위해서다.
페이스북은 “딥텍스트는 사용자의 발화 의도 이해와 독립 추출에 사용된다. 사용자가 “지금 막 택시에서 내렸다”고 말했을 때, 이 문장이 “택시를 잡아야겠다”의 의미가 아니며 사용자가 택시를 찾고 있지 않음을 이해하는 것”이라고 밝혔다.
머신러닝 기술은 메신저뿐 아니라 페이스북 웹 사이트에서도 사용자 지원에 활용된다. 페이스북은 “예를 들어, 한 사용자가 “중고 자전거를 200달러에 팔고 싶다. 관심 있는 사람?”이라는 게시물을 페이스북에 올리면, 딥텍스트가 이 게시물이 무언가를 판매하는 글이라는 것을 파악하고, 판매 대상이 되는 물건, 가격 등 의미있는 정보를 추출한다. 또 페이스북을 통해 거래를 더 원활히 할 수 있는 기존 도구를 판매자에게 제안하기도 한다”고 설명했다.
댄 올즈 애널리스트는 페이스북 사용자들이 딥텍스트 활용 전후의 차이점을 주목할 것이라고 말했다. “검색 결과가 더 풍부해지고, 정확성이 높아진 것을 사용자들이 먼저 발견할 것이다. 사용자 찾기, 관심사에 맞는 페이스북 페이지 검색도 더 쉬워진다. 페이스북 역시 딥러닝 기술로 사용자를 더욱 잘 이해할 수 있게 된다”고 분석했다.
또, 사용자에 알맞은 광고를 선별해 제공할 수 있어 페이스북의 광고 도달률도 더욱 높아질 것으로 보인다. editor@itworld.co.kr
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