텍스트 분석은 자연어 처리에서 중요한 작업입니다. 텍스트의 분포 분석은 문서 또는 문장에서 단어의 빈도와 분포를 분석하여 중요한 인사이트를 도출하는데 도움을 줍니다. 이번 포스트에서는 파이썬의 SpaCy 라이브러리를 사용하여 텍스트의 분포를 분석하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

SpaCy란?

SpaCy는 파이썬에서 자연어 처리를 위한 강력한 오픈 소스 라이브러리입니다. SpaCy는 토큰화, 형태소 분석, 개체명 인식 등 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다. 또한, SpaCy는 뛰어난 성능과 처리 속도로 유명합니다.

텍스트 분포 분석을 위한 SpaCy 사용법

먼저, SpaCy를 설치하고 한국어 모델을 다운로드합니다.

!pip install spacy
!python -m spacy download ko_core_news_sm

다음으로, SpaCy를 임포트하고 텍스트를 처리하는 함수를 작성합니다.

import spacy

def analyze_distribution(text):
    nlp = spacy.load('ko_core_news_sm')
    doc = nlp(text)
    tokens = [token for token in doc if not token.is_stop and not token.is_punct]
    token_frequencies = {token.orth_: tokens.count(token) for token in tokens}
    sorted_frequencies = sorted(token_frequencies.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return sorted_frequencies

위 함수는 주어진 텍스트에서 불용어와 구두점을 제외하고 토큰을 추출한 후, 각 토큰의 빈도를 계산하여 반환합니다.

이제, 텍스트 분포 분석을 수행해보겠습니다.

text = "파이썬 프로그래밍은 데이터 분석에 매우 유용한 도구입니다. SpaCy를 사용하여 텍스트 분석을 해봅시다."
distribution = analyze_distribution(text)
for token, count in distribution:
    print(f"{token}: {count}")

위 코드는 주어진 텍스트에서 토큰의 빈도를 출력합니다.

결론

이렇게 파이썬의 SpaCy를 사용하여 텍스트 분포 분석을 수행할 수 있습니다. 텍스트의 분포 분석은 자연어 처리 작업에서 중요한 기술이며, SpaCy를 활용하면 효과적으로 처리할 수 있습니다. SpaCy 라이브러리의 다양한 기능을 활용하여 다양한 텍스트 분석 작업을 수행해보세요.

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