텍스트 데이터 분석이란?

텍스트 데이터는 다양한 정보를 포함하고 있으며, 이러한 데이터를 분석해주는 것이 텍스트 데이터 분석입니다. 이를 통해 문서의 내용과 의미를 파악하고 패턴을 발견하거나 예측할 수 있습니다. 텍스트 데이터 분석은 비즈니스 분석, 마케팅, 소셜 미디어 분석, 텍스트 마이닝 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

텍스트 데이터 분석의 대상

텍스트 데이터 분석의 대상은 다양합니다. 사람들이 매일 사용하는 SNS, 뉴스, 블로그 등에 작성된 글과 댓글, 이메일, 문서, 보고서, 리뷰와 평가 등이 있습니다. 이러한 텍스트 데이터는 분석에 앞서 전처리를 거친 후에 분석합니다.

전처리

텍스트 데이터 분석에서 가장 중요한 과정 중 하나인 전처리는 텍스트 데이터를 분석에 적합한 형태로 변환하는 과정입니다. 전처리는 토큰화, 불용어 제거, 품사 태깅, 어간 추출 등 다양한 기법을 사용하여 수행됩니다. 이 과정에서 텍스트 데이터의 철자, 문법 등이 올바로 되어있는지도 체크해야합니다.

토큰화

토큰화는 텍스트 데이터를 분석에 용이한 형태로 나누는 작업입니다. 이 단계에서는 문서를 단어, 문장, 단락 등의 작은 단위로 분리합니다. 이 때, 단어의 형태나 문장 구성에 따라 다르게 분리될 수 있으므로, 이를 고려해야합니다.

불용어 제거

불용어란 분석에 필요하지 않은 단어를 말합니다. 이를 제거하면 분석 결과의 정확도가 올라갑니다. 대표적인 불용어로는 ‘a’, ‘the’, ‘is’, ‘of’ 등이 있습니다.

품사 태깅

품사 태깅은 단어의 품사를 알아내는 작업입니다. 이 작업은 텍스트 분석의 정확도와 유연성을 높입니다.

어간 추출

어간 추출은 단어의 원형을 추출하는 작업입니다. 이를 통해 동사의 시제 변화나 명사의 수, 형태 등을 확인할 수 있습니다.

분석 기법

텍스트 데이터 분석에는 다양한 기법들이 있습니다. 대표적인 기법으로는 지도 학습, 비지도 학습, 감성 분석, 토픽 모델링 등이 있습니다. 이 중에서도 가장 많이 활용되는 것은 감성 분석입니다.

감성 분석

감성 분석은 문서 내에서 긍정, 부정, 중립 등의 감성을 분석하는 기법입니다. 이를 통해 제품, 서비스, 브랜드 등에 대한 소비자들의 태도와 감정을 파악할 수 있습니다.

토픽 모델링

토픽 모델링은 텍스트 데이터 내에서 특정 토픽을 찾아내는 기법입니다. 토픽 모델링을 이용하면 문서의 주제를 파악하고, 해당 주제와 연결된 단어나 주제들을 함께 보여줄 수 있습니다.

결론

텍스트 데이터 분석은 정보를 파악하고 의미를 추출해내는 과정입니다. 이를 통해 다양한 분야에서 인사이트를 도출하고 비즈니스의 정확성과 효율성을 높일 수 있습니다. 하지만 분석 전처리나 분석 기법의 선택 등에 따라 결과의 정확도는 달라질 수 있으므로, 분석 목적과 상황을 잘 파악하여 적합한 기법을 선택해야합니다.