텍스트 데이터를 다루다보면 종종 단축된 축약어를 만나게 됩니다. 이러한 축약어를 풀어서 전체 단어로 변경하는 것은 텍스트 전처리의 중요한 단계입니다. 이번 블로그 포스트에서는 SpaCy를 사용하여 단축표현 축약을 처리하는 방법을 알아보겠습니다.

SpaCy 소개

SpaCy는 자연어 처리를 위한 Python 라이브러리로, 텍스트 문서 처리에 유용한 기능을 많이 제공합니다. 우리는 SpaCy의 토크나이저 기능을 활용하여 단축표현을 처리해볼 것입니다.

단축표현 축약(Partial Phrase Abbreviations) 처리하기

예를 들어, “I’m going to the store”라는 문장에서 “I’m”은 “I am”으로 축약된 단어입니다. 이러한 축약어를 풀어서 처리하려면 다음과 같은 단계를 따르면 됩니다.

1. SpaCy 로드하기 ```python import spacy

SpaCy의 영어 모델 로드

nlp = spacy.load(“en_core_web_sm”)

2. 텍스트 문장 입력받기
```python
text = "I'm going to the store"

1. 텍스트 문장을 SpaCy 토크나이저로 토큰화하기

   doc = nlp(text)
   

2. 토큰화된 문장에서 단축어를 풀기

   expanded_text = ' '.join([token.text if token.text != "'m" else "am" for token in doc])
   

위 코드를 실행하면 “I’m”이 “I am”으로 풀어지게 됩니다. 이러한 방식으로 축약어를 처리할 수 있습니다.

결론

SpaCy를 사용하면 텍스트에서 축약어를 처리하는 간단하고 효과적인 방법을 제공합니다. 이를 통해 데이터 전처리 과정에서 축약어를 정확히 처리할 수 있어 자연어 처리 작업에서 더 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.

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