[파이썬] 텍스트 분류에서의 머신러닝 기법

04 Sep 2023

python

텍스트 분류는 자연어 처리 분야에서 중요한 작업 중 하나입니다. 그리고 머신러닝은 텍스트 분류에 많이 사용되는 기법 중 하나입니다. 이번 블로그 포스트에서는 Python을 사용하여 텍스트 분류에 적용할 수 있는 몇 가지 머신러닝 기법에 대해 살펴보겠습니다.

1. 나이브 베이즈 분류 (Naive Bayes Classification)

나이브 베이즈 분류는 텍스트 분류에 자주 사용되는 간단하면서도 효과적인 머신러닝 기법입니다. 이 기법은 베이즈 정리를 기반으로 하며, 텍스트의 각 단어가 독립적으로 등장한다고 가정합니다. 이 가정이 “naive”라는 이름의 원인이 되었습니다.

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 텍스트 데이터를 벡터로 변환
vectorizer = CountVectorizer()
X_train = vectorizer.fit_transform(train_data)
X_test = vectorizer.transform(test_data)

# Naive Bayes 모델 학습
model = MultinomialNB()
model.fit(X_train, y_train)

# 예측 및 정확도 평가
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

2. 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machine, SVM)

서포트 벡터 머신은 선형 및 비선형 문제에 대해 효과적인 분류기로 알려져 있습니다. 이 모델은 데이터를 고차원 공간으로 매핑하여 서로 다른 클래스를 더 잘 구분할 수 있도록 합니다.

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 텍스트 데이터를 TF-IDF 벡터로 변환
vectorizer = TfidfVectorizer()
X_train = vectorizer.fit_transform(train_data)
X_test = vectorizer.transform(test_data)

# SVM 모델 학습
model = SVC()
model.fit(X_train, y_train)

# 예측 및 정확도 평가
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

3. 딥 러닝 (Deep Learning)

딥 러닝은 텍스트 분류에서 탁월한 성능을 발휘하는 머신러닝 기법 중 하나입니다. 특히 순환 신경망 (Recurrent Neural Network, RNN)과 장단기 메모리 (Long Short-Term Memory, LSTM) 모델들은 시퀀스 데이터에 대해 우수한 결과를 제공합니다.

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

# 텍스트 데이터를 숫자 시퀀스로 변환
tokenizer.fit_on_texts(texts)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
padded_sequences = pad_sequences(sequences)

# 딥 러닝 모델 정의
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=max_len))
model.add(LSTM(units=128))
model.add(Dense(units=num_classes, activation='softmax'))

# 모델 학습
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(padded_sequences, labels, epochs=10, batch_size=32)

# 예측 및 평가
preds = model.predict(test_sequences)

마치며

위에서 소개한 세 가지 기법은 텍스트 분류에 대해 다양한 형태의 머신러닝 기법을 보여줍니다. 이러한 알고리즘과 기법을 적절하게 조합하여 원하는 텍스트 데이터에 대한 분류 작업을 수행할 수 있습니다. 파이썬과 같은 프로그래밍 언어를 사용하면 더욱 쉽게 구현하고 결과를 확인할 수 있습니다.