[파이썬][리스트] 자연어 처리 작업에서 리스트 활용 방법과 예제

22 Aug 2023

python

자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 작업에서 리스트는 텍스트 데이터를 다루는 데 유용한 도구 중 하나입니다. 아래는 자연어 처리 작업에서 리스트를 활용하는 방법과 예제 몇 가지를 제시합니다.

텍스트 토큰화(Tokenization):

자연어 처리에서 텍스트를 단어 또는 문장 단위로 나누는 작업을 토큰화라고 합니다. 이때 리스트는 토큰들을 저장하는 데 유용합니다.

text = "자연어 처리는 흥미로운 주제입니다."
    tokens = text.split()  # 공백을 기준으로 텍스트를 단어로 나눔
    print(tokens)
    # 출력: ['자연어', '처리는', '흥미로운', '주제입니다.']

불용어(Stop Words) 제거:

불용어는 자연어 처리에서 제거해야 할 무의미한 단어들을 의미합니다. 리스트를 사용하여 불용어를 제거하는 것이 일반적입니다.

stop_words = ["는", "은", "이", "가", "흥미로운"]
    filtered_tokens = [word for word in tokens if word not in stop_words]
    print(filtered_tokens)
    # 출력: ['자연어', '주제입니다.']

단어 빈도 계산:

리스트를 사용하여 단어 빈도를 계산하거나 히스토그램을 작성할 수 있습니다.

from collections import Counter
    
    word_counts = Counter(tokens)
    print(word_counts)
    # 출력: Counter({'자연어': 1, '처리는': 1, '흥미로운': 1, '주제입니다.': 1})

문서 표현:

자연어 처리 모델에 텍스트를 입력으로 주려면 리스트를 사용하여 문서를 표현합니다.

document1 = ["자연어", "처리는", "흥미로운", "주제입니다."]
    document2 = ["NLP", "모델을", "개발하고", "있습니다."]
    corpus = [document1, document2]

문자열 연결:

리스트를 사용하여 텍스트를 결합하거나 다양한 형태로 출력할 수 있습니다.

combined_text = ' '.join(tokens)
    print(combined_text)
    # 출력: '자연어 처리는 흥미로운 주제입니다.'

리스트는 자연어 처리에서 텍스트 데이터를 다루는 다양한 작업에 유용한 자료 구조입니다. 이를 활용하여 텍스트 데이터를 처리하고 분석하는 작업을 수행할 수 있습니다.