fastai는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 작업을 위한 강력하고 사용자 친화적인 도구이다. 이 블로그 포스트에서는 fastai를 사용하여 NLP 작업을 시작하기 위해 텍스트 토큰화 및 수치화의 기본 원리와 방법에 대해 알아볼 것이다.

1. 텍스트 토큰화 (Text Tokenization)

텍스트 토큰화는 텍스트를 작은 조각으로 나누는 과정이다. 각 조각은 토큰(Token)이라고 부른다. 토큰은 문장, 단어, 음절, 형태소 등의 단위로 구분할 수 있다.

fastai에서는 Tokenizer 클래스를 사용하여 텍스트를 토큰화할 수 있다. 다음은 fastai에서 토큰화를 수행하는 예제 코드이다:

from fastai.text.all import *

text = "fastai는 자연어 처리 작업을 간편하게 만들어주는 강력한 도구입니다."
tokenizer = Tokenizer.from_folder(path_to_vocab_folder)
tokens = tokenizer(text)

위의 코드에서 text는 토큰화할 텍스트이고, tokenizer는 fastai에서 제공하는 토크나이저 객체이다. tokenizer를 사용하여 text를 토큰으로 분리한 후 tokens 변수에 저장한다.

2. 텍스트 수치화 (Text Numericalization)

텍스트 수치화는 토큰화된 텍스트를 수치 형태로 변환하는 과정이다. 컴퓨터는 텍스트보다는 숫자를 다루는 것이 더 효율적이며, 텍스트를 수치로 변환하면 모델 학습 및 예측에 사용할 수 있다.

fastai에서는 Numericalize 클래스를 사용하여 텍스트를 수치화할 수 있다. 다음은 fastai에서 수치화를 수행하는 예제 코드이다:

numericalizer = Numericalize()
numericalized_tokens = numericalizer(tokens)

위의 코드에서 numericalizer는 fastai에서 제공하는 수치화 객체이다. numericalizer를 사용하여 tokens를 수치 형태로 변환한 후 numericalized_tokens 변수에 저장된다.

3. 데이터셋에 적용하기

텍스트 토큰화와 수치화를 학습 데이터셋과 검증 데이터셋에 모두 적용해야 한다. fastai의 DataLoaders 클래스를 사용하여 데이터셋을 로딩하고 토큰화 및 수치화를 수행할 수 있다. 다음은 fastai에서 데이터셋에 토큰화와 수치화를 적용하는 예제 코드이다:

dls = TextDataLoaders.from_folder(path_to_data_folder, valid='valid', text_vocab=tokenizer)

위의 코드에서 dls는 TextDataLoaders 객체이며, path_to_data_folder는 데이터셋이 있는 폴더의 경로이다. valid 매개 변수를 사용하여 검증 데이터셋을 지정하고, text_vocab 매개 변수에 토크나이저 객체를 전달하여 수치화된 단어 사전을 생성한다.

마무리

이러한 토큰화 및 수치화 작업을 통해 fastai를 활용하여 NLP 작업을 빠르고 간편하게 시작할 수 있다. fastai는 다양한 기능과 여러 가지 도구를 제공하여 NLP 작업을 효율적으로 처리할 수 있는 환경을 제공한다. fastai 문서 및 튜토리얼을 참조하여 더 많은 기능을 배워보도록 하자.