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[파이썬] `nltk`에서의 비지도학습 기반 분류

자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리할 수 있도록 도와주는 분야입니다. nltk(Natural Language Toolkit)는 파이썬에서 자연어 처리 작업을 수행하는 데 사용되는 강력한 라이브러리입니다. 이 블로그 포스트에서는 nltk를 사용하여 비지도학습 기반 분류 작업을 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

비지도학습(Unsupervised Learning)은 레이블이 없는 데이터를 사용하여 패턴을 발견하고 데이터를 분류하는 기술입니다. 이는 한정된 레이블이 있는 데이터에 의존하지 않고 데이터의 내재된 구조를 이해하는 데 도움이 됩니다. nltk는 다양한 비지도학습 알고리즘을 제공하여 텍스트 데이터의 분류 작업을 수행할 수 있습니다.

예제: 텍스트 문서의 클러스터링

텍스트 문서의 클러스터링은 유사한 주제를 가진 문서를 그룹화하는 비지도학습 작업입니다. 이를 위해 nltk의 KMeans 알고리즘을 활용할 수 있습니다.

import nltk
from nltk.cluster import KMeansClusterer
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize

# 텍스트 데이터 로드
documents = [
    "This is the first document.",
    "This document is the second document.",
    "And this is the third one.",
    "Is this the first document?",
]

# 텍스트 전처리
stop_words = set(stopwords.words('english'))
preprocessed_documents = []
for document in documents:
    tokens = word_tokenize(document)
    tokens = [token for token in tokens if token.lower() not in stop_words]
    preprocessed_documents.append(tokens)

# 문서 임베딩
word_features = nltk.FreqDist([token for doc in preprocessed_documents for token in doc])
word_features = list(word_features)[:10]  # 가장 빈도가 높은 단어 10개 사용
def document_features(document):
    document_words = set(document)
    features = {}
    for word in word_features:
        features[f'contains({word})'] = (word in document_words)
    return features
feature_vectors = [document_features(doc) for doc in preprocessed_documents]

# 클러스터링
kmeans = KMeansClusterer(2, distance=nltk.cluster.util.cosine_distance)
clusters = kmeans.cluster(feature_vectors, assign_clusters=True)

# 결과 출력
for i, cluster in enumerate(clusters):
    print(f"Document {i}: Cluster {cluster}")

위의 예제 코드는 주어진 4개의 텍스트 문서를 2개의 클러스터로 그룹화합니다. stopwords를 제거하고 단어를 피쳐로 사용하여 각 문서를 벡터로 표현한 다음 KMeansClusterer를 사용하여 클러스터링을 수행합니다.

결과는 각 문서의 클러스터를 출력합니다. 예를 들어, “Document 0: Cluster 0”은 첫 번째 문서가 첫 번째 클러스터에 속한다는 것을 의미합니다.

이 예제는 nltk를 사용하여 비지도학습 기반의 텍스트 문서 분류 작업을 수행하는 부분적인 예시에 불과합니다. nltk는 이외에도 다양한 비지도학습 알고리즘과 기능을 제공하므로, 관심 있는 분야에 따라 적절한 알고리즘을 선택하여 활용할 수 있습니다.

결론

이 블로그 포스트에서는 nltk를 사용하여 비지도학습 기반의 문서 분류 작업을 수행하는 방법을 소개했습니다. KMeansClusterer를 사용하여 텍스트 문서의 클러스터링을 수행하는 예제 코드를 제공했습니다. nltk는 다양한 비지도학습 알고리즘과 기능을 제공하므로, 더 많은 작업을 수행해보고 다른 알고리즘을 탐색해보는 것을 권장합니다.

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