[파이썬] 자연어 처리에서의 불확실성 모델링

05 Sep 2023

python

자연어 처리는 기계가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 분야로, 실제로는 매우 복잡하고 불확실한 작업입니다. 이러한 불확실성을 다루기 위해 우리는 자연어 처리에서의 불확실성 모델링 기법을 사용할 수 있습니다.

불확실성 모델링은 확률론과 통계학을 기반으로 하며, 언어 처리 과정에서 발생할 수 있는 불확실한 요소들을 수학적으로 다루는 방법입니다. 이를 통해 모델의 불확실성을 어느 정도 표현하고, 실제로 충분히 정확한 결과를 내는 것을 목표로 합니다.

Python은 이러한 불확실성 모델링에 유용한 도구들을 제공합니다. 다음은 몇 가지 자연어 처리에서 사용되는 불확실성 모델링 기법과 그 예제 코드입니다.

1. 확률적 언어 모델링 (Probabilistic Language Modeling)

확률적 언어 모델링은 자연어에서의 단어 나열이 일어날 확률을 모델링하는 기법입니다. 가장 대표적인 확률적 언어 모델은 n-gram 모델입니다. 이 모델은 이전 n-1개의 단어를 보고 다음 단어를 예측하는데 확률을 사용합니다.

import nltk
from nltk import ngrams

def generate_ngram_model(text, n):
    tokens = nltk.word_tokenize(text)
    ngram_model = dict()
    for ngram in ngrams(tokens, n, pad_left=True, pad_right=True):
        prefix = " ".join(ngram[:-1])
        suffix = ngram[-1]
        if prefix in ngram_model:
            ngram_model[prefix].append(suffix)
        else:
            ngram_model[prefix] = [suffix]
    return ngram_model

text = "I love natural language processing."
model = generate_ngram_model(text, 2)
print(model)

2. 문맥 감지 (Contextual Disambiguation)

문맥 감지는 주어진 문장에서 단어의 의미를 정확히 파악하는 기법입니다. 의미가 모호한 단어에 대해서 문맥 정보를 이용하여 올바른 의미를 선택합니다. 주택과 앓다와 같이 여러 의미를 가진 단어의 예제 코드입니다.

import nltk
from nltk.wsd import lesk

sentence = "He went to the bank to deposit money."
ambiguous_word = "bank"

synset = lesk(nltk.word_tokenize(sentence), ambiguous_word)
print(synset.definition())

3. 불확실성을 다루는 확률적 구문 분석 (Probabilistic Parsing)

확률적 구문 분석은 문장의 문법적인 구조를 파악하기 위해 확률을 이용하는 기법입니다. 구문 분석 트리를 생성하는 동안 작은 확률 값을 고려하여 최적의 구문 구조를 선택합니다.

import nltk
from nltk import CFG
from nltk.parse import ViterbiParser

grammar = CFG.fromstring("""
    S -> NP VP
    NP -> Det N
    VP -> V NP
    Det -> 'the' | 'a'
    N -> 'cat' | 'dog'
    V -> 'chased' | 'ate'
    """)

sentence = "the cat chased a dog"
tokens = nltk.word_tokenize(sentence)
parser = ViterbiParser(grammar)
parsed_tree = next(parser.parse(tokens))
print(parsed_tree)

결론

이러한 불확실성 모델링 기법을 사용하면 자연어 처리에서 발생하는 불확실성을 잘 다룰 수 있습니다. Python의 많은 라이브러리들이 이러한 기법을 지원하므로, 실제로 자연어 처리 문제에 불확실성 모델링 기법을 적용해보는 것을 권장합니다.