소개

텍스트의 문맥 의미 파악은 자연어 처리(Natural Language Processing)에서 중요한 주제 중 하나입니다. 이는 텍스트에서 단어의 의미를 제대로 이해하고 그것이 문장 내에서 어떻게 작용하는지 이해하는 것을 의미합니다. SpaCy는 이러한 문맥 의미 파악 작업에 유용한 파이썬 기반의 자연어 처리 라이브러리입니다.

문맥 의미 파악 기능

SpaCy는 다음과 같은 기능을 통해 텍스트의 문맥 의미를 파악할 수 있습니다:

1. 품사 태깅 (Part-of-speech tagging)

품사 태깅은 각 단어에 대해 그것의 품사를 할당하는 작업입니다. 예를 들어, SpaCy는 “NOUN” (명사), “VERB” (동사), “ADJ” (형용사) 등의 품사를 태깅합니다. 이를 통해 텍스트에서 단어의 역할과 기능을 이해할 수 있습니다.

import spacy

nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
text = "I love to eat apples"

doc = nlp(text)

for token in doc:
    print(token.text, token.pos_)

결과:

I PRON
love VERB
to PART
eat VERB
apples NOUN

2. 개체명 인식 (Named entity recognition)

개체명 인식은 텍스트에서 특정한 유형의 개체 (예: 사람, 장소, 날짜)를 인식하는 작업입니다. SpaCy는 주어진 텍스트에서 개체명을 인식하여 그것의 유형을 태깅합니다.

import spacy

nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
text = "Apple Inc. was founded by Steve Jobs on April 1, 1976 in California."

doc = nlp(text)

for ent in doc.ents:
    print(ent.text, ent.label_)

결과:

Apple Inc. ORG
Steve Jobs PERSON
April 1, 1976 DATE
California GPE

결론

SpaCy는 텍스트의 문맥 의미를 파악하는 데 매우 유용한 도구입니다. 품사 태깅과 개체명 인식 기능을 통해 단어의 역할과 의미를 이해할 수 있으며, 이는 자연어 처리 과제에서 중요한 부분입니다. SpaCy의 다양한 기능을 활용하여 텍스트에 대해 더 깊이 있는 분석을 수행할 수 있습니다.

#SpaCy #문맥의미파악