파이썬 자연어 처리란?
파이썬을 이용한 자연어 처리(Natural Language Processing)란 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있게 하는 기술입니다. 자연어 처리는 텍스트 분석, 텍스트 마이닝, 정보 검색, 기계 번역, 감성 분석 등 다양한 분야에서 활용됩니다.
자연어 처리 기초 개념
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말뭉치(Corpus) : 자연어 처리를 위한 대용량의 텍스트 데이터를 의미합니다. 말뭉치에는 영화 리뷰, 신문 기사, 소설 등 다양한 형태의 문서가 포함됩니다.
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단어 토큰화(Word Tokenization) : 문장을 구성하는 단어를 분리하는 작업입니다. 이 단계에서 구두점 등은 제거됩니다.
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불용어 제거(Stop Word Removal) : 자주 등장하지만 분석에 중요하지 않은 단어를 제거하는 작업입니다. 예를 들어, ‘the’, ‘a’, ‘an’과 같은 단어가 불용어에 해당합니다.
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어간 추출(Stemming) : 단어의 어간을 추출하여 분석에 활용하는 작업입니다. 예를 들어, ‘running’, ‘runner’, ‘runs’는 모두 ‘run’의 어간을 갖습니다.
파이썬에서 자연어 처리를 위한 라이브러리
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NLTK(Natural Language Toolkit) : 파이썬에서 자연어 처리를 위한 대표적인 라이브러리입니다. 토큰화, 어간 추출, 불용어 제거 등 다양한 작업을 제공합니다.
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KoNLPy : 한글 자연어 처리를 위한 라이브러리입니다. 형태소 분석, 구문 분석 등 다양한 작업을 제공합니다.
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SpaCy : 영어 자연어 처리를 위한 라이브러리입니다. 고성능으로 알려져 있으며, 토큰화, 개체 인식, 파싱 등 다양한 작업을 제공합니다.
감성 분석 예시
감성 분석은 텍스트에 대한 긍정, 부정, 중립 등의 감성을 분석하는 기술입니다. 다음은 파이썬을 이용한 간단한 감성 분석 예시입니다.
“`python
from textblob import TextBlob
text = “I love this restaurant! The food is amazing.”
blob = TextBlob(text)
polarity = blob.sentiment.polarity
if polarity > 0:
print(“Positive”)
elif polarity == 0:
print(“Neutral”)
else:
print(“Negative”)
“`
위 코드는 ‘I love this restaurant! The food is amazing.’라는 문장에 대해 감성 분석을 수행합니다. 출력 결과는 ‘Positive’가 됩니다.
결론
이상으로 파이썬을 이용한 자연어 처리에 대해 알아보았습니다. 자연어 처리는 데이터 분석에 중요한 기술 중 하나이며, 파이썬에서는 NLTK, KoNLPy, SpaCy 등 다양한 라이브러리를 통해 간편하게 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다.