TextBlob은 Python의 자연어 처리 라이브러리로서, 텍스트 데이터에 대한 감정 분석, 문장 감정 분류, 품사 태깅 등 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 기능을 활용하여 문서를 자동으로 분류하는 방법을 알아보겠습니다.

데이터 수집과 전처리

먼저 분류를 위한 데이터를 수집하고 전처리해야 합니다. 예를 들어, 여러 다른 주제의 문서가 있는 경우 각 주제를 라벨링하여 해당 주제에 해당하는 문서를 확보합니다. 그리고 각 문서를 텍스트 형식으로 저장합니다.

전처리는 텍스트 데이터를 정제하고 특수 문자와 불용어를 제거하는 등의 과정을 포함합니다. 이를 통해 데이터를 깔끔하게 유지하고 모델의 정확도를 향상시킬 수 있습니다.

문서 벡터화

문서를 벡터 형태로 변환하여 기계 학습 모델에 입력으로 사용해야 합니다. 가장 일반적인 방법 중 하나는 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)를 사용하는 것입니다. TF-IDF는 각 단어의 빈도와 문서 간의 상대적인 중요도를 고려하여 문서를 벡터 형태로 표현합니다.

TextBlob에서는 TextBlob 객체를 생성한 다음 sentences 속성을 사용하여 문서를 문장으로 분리할 수 있습니다. 그리고 TextBlob 객체를 vectorize 메서드를 사용하여 문서를 벡터화할 수 있습니다.

from textblob import TextBlob

# 문서 생성
doc = "This is a sample document."

# 문장으로 분리
sentences = TextBlob(doc).sentences

# 문장 벡터화
vectors = [sentence.vectorize() for sentence in sentences]

학습과 분류

이제 벡터화된 문서를 사용하여 다양한 분류 모델을 학습시킬 수 있습니다. 예를 들어, sklearn 라이브러리의 MultinomialNB 분류기를 사용하여 벡터화된 문서를 분류할 수 있습니다. 이 분류기는 다중 클래스 분류 문제에 효과적인 나이브 베이즈 알고리즘을 사용합니다.

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 분류 모델 생성
classifier = MultinomialNB()

# 학습 데이터 준비
X_train = vectors  # 학습 데이터는 문장 벡터로 구성됩니다.
y_train = ['label1', 'label2', 'label3']  # 라벨링된 클래스 정보

# 모델 학습
classifier.fit(X_train, y_train)

# 분류할 문장 벡터화
test_sentence = "This is a test sentence."
test_vector = TextBlob(test_sentence).vectorize()

# 분류 결과 예측
predicted_label = classifier.predict([test_vector])[0]

결론

TextBlob을 활용하면 문서를 자동으로 분류하는 기능을 구현할 수 있습니다. 데이터 수집과 전처리를 통해 분류에 필요한 문서를 준비하고, TF-IDF를 사용하여 문서를 벡터화한 후 다양한 분류 모델을 학습시킬 수 있습니다. 이를 통해 실제 문서를 입력으로 주고 라벨을 예측하는 자동 분류 시스템을 구축할 수 있습니다.