소개

비표준단어(Non-Standard Word)는 보통 국어 규격이나 사전에 등재되어 있지 않은 단어를 말합니다. 이러한 단어들은 텍스트 분석 작업에서 중요한 정보를 포함하고 있을 수 있으나, 기존의 자연어 처리 도구들은 이러한 단어들을 처리하기 어렵습니다. 이때 파이썬 자연어 처리 라이브러리인 SpaCy를 활용하면 이 문제를 해결할 수 있습니다.

SpaCy 소개

SpaCy는 매우 빠르고 정확한 자연어 처리를 제공하는 파이썬 라이브러리입니다. 비표준단어 분석 외에도 형태소 분석, 구문 분석, 개체명 인식 등 다양한 자연어 처리 작업을 지원합니다. SpaCy는 사전 학습된 모델을 제공하며, 편리한 API를 사용하여 간단하게 텍스트를 처리할 수 있습니다.

비표준단어 분석 과정

SpaCy를 사용하여 텍스트의 비표준단어를 분석하는 과정은 다음과 같습니다:

1. 토큰화 (Tokenization): 텍스트를 단어 단위로 분할합니다.
2. 단어 감지 (Word Detection): 단어가 국어 규격이나 사전에 등재되어 있는지 확인합니다.
3. 비표준단어 필터링 (Non-Standard Word Filtering): 국어 규격이나 사전에 등재되지 않은 단어를 필터링하여 비표준단어를 추출합니다.

SpaCy를 사용한 비표준단어 분석 예제

다음은 SpaCy를 사용하여 비표준단어를 분석하는 예제 코드입니다.

import spacy

nlp = spacy.load("ko_core_news_sm")

def analyze_non_standard_words(text):
    doc = nlp(text)
    
    non_standard_words = []
    for token in doc:
        if not token.is_oov:  # 비표준단어 필터링
            continue
        non_standard_words.append(token.text)
    
    return non_standard_words

# 텍스트 예제
text = "나는 새로운 앱을 개발하고 있는데, 빅데이터나 인공지능 관련 기술을 이용할 것입니다."

# 비표준단어 분석
non_standard_words = analyze_non_standard_words(text)

print('비표준단어:', non_standard_words)

위의 예제 코드는 입력된 텍스트에서 비표준단어를 추출하는 간단한 함수를 구현한 것입니다. SpaCy를 이용하여 비표준단어를 식별하고 이를 리스트에 추가한 후, 출력하는 예제입니다.

마무리

파이썬 SpaCy를 사용하여 텍스트의 비표준단어를 분석하는 방법을 알아보았습니다. 이를 활용하면 텍스트 분석 작업에서 제외되는 중요한 정보를 추출할 수 있습니다. 비표준단어 분석은 자연어 처리와 정보 추출에 유용한 작업이므로, 실제 프로젝트에서 활용해 보시기 바랍니다.

#NLP #SpaCy