텍스트 마이닝은 텍스트 데이터로부터 유용한 정보를 추출하거나 텍스트를 분석하는 과정을 말합니다. 이는 자연어 처리와 기계 학습 기술을 활용하여 텍스트 데이터에서 패턴이나 특성을 식별하고 분류하는 작업을 포함합니다.
scikit-learn은 Python에서 기계 학습을 위한 라이브러리로 널리 사용되고 있는데, 이를 활용하여 텍스트 마이닝 작업을 수행할 수 있습니다. scikit-learn은 다양한 텍스트 데이터 처리 기능을 제공하며, 텍스트 전처리, 특성 추출, 분류, 군집화 등의 작업을 간단하게 수행할 수 있습니다.
텍스트 전처리
텍스트 전처리는 텍스트 데이터를 분석하기 전에 정제하고 준비하는 과정을 말합니다. 이 단계에서는 텍스트 데이터를 토큰화하고, 불필요한 문자를 제거하며, 대소문자를 통일시키는 등의 작업을 수행합니다.
다음은 scikit-learn을 사용하여 텍스트 데이터를 전처리하는 예제 코드입니다.
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
# 텍스트 데이터
text_data = ["I love scikit-learn", "Scikit-learn is easy to use"]
# CountVectorizer를 사용하여 텍스트 데이터를 벡터로 변환
vectorizer = CountVectorizer()
vectorized_text = vectorizer.fit_transform(text_data)
# 전처리된 텍스트 데이터 확인
print(vectorized_text.toarray())
특성 추출
특성 추출은 텍스트 데이터에서 유용한 특성을 추출하는 작업입니다. 이 단계에서는 단어, 문장, 문서 등의 특성을 수치로 변환하여 기계 학습 알고리즘에 입력으로 사용할 수 있도록 합니다.
다음은 TfidfVectorizer를 사용하여 텍스트 데이터로부터 TF-IDF 특성을 추출하는 예제 코드입니다.
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
# 텍스트 데이터
text_data = ["I love scikit-learn", "Scikit-learn is easy to use"]
# TfidfVectorizer를 사용하여 TF-IDF 특성 추출
vectorizer = TfidfVectorizer()
vectorized_text = vectorizer.fit_transform(text_data)
# 추출된 특성 확인
print(vectorized_text.toarray())
분류
분류는 텍스트 데이터를 사전에 정의된 클래스 또는 범주로 분류하는 작업입니다. scikit-learn의 분류 알고리즘을 사용하여 텍스트 데이터를 분류할 수 있습니다.
다음은 이진 분류를 수행하는 예제 코드입니다.
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.pipeline import Pipeline
# 텍스트 데이터와 레이블
text_data = ["I love scikit-learn", "Scikit-learn is easy to use"]
labels = ["positive", "positive"]
# 파이프라인 정의
pipeline = Pipeline([
("vectorizer", TfidfVectorizer()),
("classifier", LinearSVC())
])
# 분류 모델 학습
pipeline.fit(text_data, labels)
# 새로운 텍스트 데이터 분류
new_text_data = ["Scikit-learn is awesome"]
predicted_labels = pipeline.predict(new_text_data)
# 분류 결과 출력
print(predicted_labels)
scikit-learn의 다른 분류 알고리즘과 파라미터를 사용하여 텍스트 분류 작업을 진행할 수도 있습니다.
결론
scikit-learn은 다양한 텍스트 마이닝 작업을 수행하기 위한 강력한 도구입니다. 텍스트 전처리, 특성 추출, 분류 등의 작업을 쉽게 구현할 수 있으며, 이를 통해 텍스트 데이터로부터 유의미한 정보를 추출할 수 있습니다.