문장 책임 분석(Sentence Accountability Analysis)은 텍스트에서 어떤 문장이 어떤 주체에게 어떤 책임을 부여하는지를 분석하는 작업입니다. 이는 텍스트 분석, 자연어 처리 및 정보 추출 분야에서 중요한 작업으로 사용됩니다. SpaCy는 Python 기반의 NLP 라이브러리로, 문장 책임 분석을 수행하는 데 매우 유용한 도구입니다.

SpaCy 설치하기

SpaCy를 사용하기 위해서는 우선 SpaCy를 설치해야 합니다. 다음 명령어를 사용하여 설치할 수 있습니다:

pip install spacy

또한, 텍스트 처리 작업을 위해 SpaCy의 언어 모델을 설치해야 합니다. 예를 들어, 영어 문장 책임 분석 작업을 수행하려면 다음과 같이 영어 언어 모델을 설치하면 됩니다:

python -m spacy download en_core_web_sm

문장 책임 분석 수행하기

SpaCy를 사용하여 문장 책임 분석을 수행하는 예제 코드는 다음과 같습니다:

import spacy

# 언어 모델 로드
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")

# 텍스트 처리
text = "John sent the email."
doc = nlp(text)

# 문장 책임 분석
for sent in doc.sents:
    subject = ""
    for tok in doc:
        if tok.dep_ == "nsubj" and tok.head == sent.root:
            subject = tok.text
            break
    print(f"Sentence: {sent.text}, Subject: {subject}")

위 코드에서는 SpaCy를 사용하여 영어 문장 책임 분석을 수행하고 있습니다. 입력된 텍스트에서 각 문장의 주어를 찾아 출력합니다.

결론

SpaCy는 강력한 NLP 라이브러리로, 문장 책임 분석과 같은 자연어 처리 작업에 유용합니다. 이를 통해 텍스트에서 문장의 주체를 식별하고 책임을 분석할 수 있습니다. SpaCy의 다양한 기능과 다른 작업들에 대해서는 공식 SpaCy 문서를 참조하시기 바랍니다.

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