문맥 분석은 텍스트 처리에서 중요한 요소입니다. 문장이나 단어를 이해하려면 그것들이 사용된 문맥을 파악해야 합니다. 이를 가능하게 하는 도구 중 하나가 파이썬의 SpaCy 라이브러리 입니다. SpaCy는 텍스트 처리를 위한 강력한 도구로, 문맥 분석을 위한 알고리즘과 모델을 제공합니다.

SpaCy 시작하기

먼저, SpaCy를 설치해야 합니다. 다음 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다:

pip install spacy

SpaCy의 기본 모델은 영어에 대한 문맥 분석을 지원합니다. 따라서, 다음 명령을 사용하여 영어 모델을 다운로드 할 수 있습니다:

python -m spacy download en

문장 토큰화

문맥 분석을 수행하기 전에, 텍스트를 문장으로 나누는 것이 중요합니다. SpaCy를 사용하여 문장 토큰화를 할 수 있습니다. 다음은 예시 코드입니다:

import spacy

nlp = spacy.load("en")  # 영어 모델 로드

text = "SpaCy is a powerful library for natural language processing."
doc = nlp(text)  # 텍스트 문장 토큰화

for sentence in doc.sents:
    print(sentence.text)

위 코드를 실행하면 입력한 텍스트가 문장으로 분리된 결과를 출력합니다.

단어 토큰화

다음으로, 문장을 단어로 나누는 작업이 필요합니다. SpaCy는 이를 위한 기능을 제공합니다. 다음은 예시 코드입니다:

for token in doc:
    print(token.text)

위 코드를 실행하면 입력한 문장이 단어로 분리된 결과를 출력합니다.

문맥 파악

SpaCy는 단어의 문맥을 파악하기 위한 다양한 기능을 제공합니다. 예를 들어, 각 단어의 품사를 파악하거나, 문장에서의 상대적 위치 등을 알려줍니다.

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

위 코드를 실행하면 입력한 문장에서 각 단어의 품사와 의존 관계를 출력합니다.

SpaCy를 사용하면 텍스트의 문맥을 손쉽게 분석할 수 있습니다. 이를 활용하여 자연어 처리와 관련된 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

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