Gensim은 파이썬에서 자연어 처리를 위해 사용되는 라이브러리 중 하나입니다. 이번 블로그 포스트에서는 Gensim을 사용하여 텍스트 데이터를 전처리하는 기법을 실습해보겠습니다.
목차
텍스트 데이터 전처리의 중요성
텍스트 데이터는 다양한 문제에 활용될 수 있습니다. 하지만 텍스트 데이터는 비구조적인 형태를 가지고 있어 바로 분석에 활용하기 어려운 경우가 많습니다. 이런 문제를 해결하기 위해 텍스트 데이터 전처리가 필요합니다. 전처리 과정에서 불필요한 정보를 제거하고, 텍스트를 구조화하여 의미 있는 정보 추출에 활용할 수 있게 됩니다.
Gensim을 활용한 텍스트 데이터 전처리 단계
Gensim은 텍스트 데이터 전처리에 유용한 기능을 많이 제공해줍니다. 아래는 Gensim을 사용하여 텍스트 데이터를 전처리하는 주요 단계입니다.
토큰화(Tokenization)
토큰화는 텍스트를 단어 또는 문장 단위로 분리하는 작업을 의미합니다. Gensim에서는 gensim.utils.tokenize() 함수를 사용하여 텍스트를 토큰화할 수 있습니다.
불용어(stopwords) 제거
불용어는 분석에 있어서 의미를 갖지 않는 단어입니다. 예를 들어 ‘또한’, ‘그리고’와 같은 접속사나 ‘의’, ‘을’ 같은 조사들은 전처리 과정에서 제거하는 것이 일반적입니다. Gensim에서는 gensim.parsing.preprocessing 모듈을 사용하여 불용어 제거를 수행할 수 있습니다.
Stemming
Stemming은 단어에서 접사를 제거하여 동일한 의미를 갖는 단어들을 하나의 형태로 통일하는 작업입니다. 예를 들어 ‘running’, ‘runs’ 및 ‘ran’은 모두 ‘run’이라는 의미를 갖는 동사입니다. Gensim에서는 gensim.parsing.preprocessing 모듈을 사용하여 Stemming을 수행할 수 있습니다.
문서-단어 행렬(DTM, Document-Term Matrix) 생성
문서-단어 행렬은 텍스트 데이터에서 문서와 문서에 등장하는 단어들의 관계를 행렬로 표현한 것입니다. Gensim에서는 gensim.corpora.Dictionary() 클래스를 사용하여 단어 사전을 생성하고, doc2bow() 메서드를 사용하여 문서-단어 행렬을 생성할 수 있습니다.
결론
Gensim은 텍스트 데이터 전처리에 유용한 기능을 제공하는 라이브러리입니다. 텍스트 데이터는 비구조적인 형태를 가지고 있어 전처리 과정을 통해 구조화되어야 합니다. 이번 포스트에서는 Gensim을 활용하여 텍스트 데이터를 전처리하는 기법을 실습해보았습니다. 텍스트 데이터 분석을 하고자 한다면, Gensim의 여러 기능을 활용하여 효율적인 전처리를 진행할 수 있습니다.
참고 문헌:
- Gensim 공식 문서: https://radimrehurek.com/gensim/
- “Natural Language Processing in Action” by Hobson Lane, Cole Howard, and Hannes Hapke (Manning Publications, 2019)