[파이썬] 텍스트 분류 알고리즘 소개
텍스트 분류는 자연어 처리 분야의 중요한 기술 중 하나입니다. 텍스트 분류 알고리즘은 주어진 텍스트를 미리 정의된 카테고리로 분류하는 작업에 사용됩니다. 이는 정보를 구조화하고 분석하기 위해 많이 활용되는 기술입니다.
Python은 텍스트 분류를 위한 다양한 라이브러리와 알고리즘을 제공합니다. 여기에서는 Python에서 주로 사용되는 텍스트 분류 알고리즘 몇 가지를 소개하겠습니다.
1. 나이브 베이즈 분류기 (Naive Bayes Classifier)
나이브 베이즈 분류기는 텍스트 분류에서 가장 간단하면서도 효과적인 알고리즘 중 하나입니다. 이 분류기는 베이즈 정리를 기반으로 작동하며, 단어(특성) 간의 독립성을 가정합니다.
예를 들어, 스팸 메일 필터링과 같은 이진 분류 문제에 주로 사용됩니다. 먼저 학습 데이터를 바탕으로 각 단어(특성)가 주어진 카테고리에 속할 확률을 추정한 다음, 테스트 데이터의 단어들을 이용해 분류를 수행합니다.
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
# 학습 데이터
train_data = ['스팸 메일입니다.', '정상 메일입니다.']
# 레이블
train_labels = ['스팸', '정상']
# CountVectorizer를 이용해 텍스트를 벡터로 변환
vectorizer = CountVectorizer()
train_features = vectorizer.fit_transform(train_data)
# MultinomialNB를 이용해 나이브 베이즈 모델 학습
naive_bayes = MultinomialNB()
naive_bayes.fit(train_features, train_labels)
# 테스트 데이터를 벡터로 변환
test_data = ['스팸이거나 아닐지 분류할 메일입니다.']
test_features = vectorizer.transform(test_data)
# 분류 결과 출력
predicted_labels = naive_bayes.predict(test_features)
print(predicted_labels)
2. 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machine, SVM)
서포트 벡터 머신은 다른 알고리즘과 비교해 더 복잡한 모델입니다. 그러나 성능이 뛰어나고 다양한 특성을 가진 데이터를 처리할 수 있는 강력한 분류 알고리즘입니다.
SVM은 데이터를 선형적으로 분류할 수 없을 때, 커널 트릭을 통해 비선형 분류 문제를 해결할 수 있습니다.
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.svm import SVC
# 학습 데이터
train_data = ['스팸 메일입니다.', '정상 메일입니다.']
# 레이블
train_labels = ['스팸', '정상']
# TfidfVectorizer를 이용해 텍스트를 벡터로 변환
vectorizer = TfidfVectorizer()
train_features = vectorizer.fit_transform(train_data)
# 서포트 벡터 머신 모델 학습
svm = SVC(kernel='linear')
svm.fit(train_features, train_labels)
# 테스트 데이터를 벡터로 변환
test_data = ['스팸이거나 아닐지 분류할 메일입니다.']
test_features = vectorizer.transform(test_data)
# 분류 결과 출력
predicted_labels = svm.predict(test_features)
print(predicted_labels)
결론
이상은 Python에서 사용되는 텍스트 분류 알고리즘 중 일부입니다. 텍스트 분류는 정보 추출, 감성 분석, 스팸 필터링 등 다양한 분야에서 유용하게 활용됩니다. 이러한 알고리즘과 라이브러리를 적절히 사용하면 효과적이고 정확한 텍스트 분류 모델을 구축할 수 있습니다.