소개

Solr은 Apache Lucene을 기반으로 한 오픈 소스 검색 플랫폼이다. Solr은 텍스트 데이터를 색인화하고 검색하기 위한 강력한 기능을 제공한다. 이 기능을 이용하여 키워드 추출 및 자동 분석 기능을 개발할 수 있다. 이 블로그 포스트에서는 Solr과 파이썬을 사용하여 텍스트 데이터에서 키워드를 추출하고 자동으로 분석하는 방법에 대해 알아보겠다.

Solr 기반 키워드 추출 기능 개발

Solr 색인 데이터 설정

Solr에서는 데이터를 색인화하여 검색할 수 있다. 키워드 추출을 위해 데이터를 색인화해야 한다. Solr 색인 데이터 설정을 위해 다음 단계를 따라야 한다:

1. Solr 서버를 설치하고 실행한다.
2. Schema.xml 파일을 수정하여 키워드 추출에 필요한 필드를 설정한다.
3. 데이터를 Solr에 색인화한다.

키워드 추출을 위한 Solr Query 작성

Solr에서 키워드를 추출하기 위해 적절한 쿼리를 작성해야 한다. 다음은 예시 쿼리이다:

/select?q=:&fq=field_name:[x TO y]

위 쿼리에서 field_name은 키워드를 추출하고자 하는 필드의 이름이다. x와 y는 필드의 범위를 지정하는 값이다. 이를 통해 원하는 필드에서 키워드를 추출할 수 있다.

키워드 추출 및 분석을 위한 파이썬 코드 작성

파이썬을 통해 Solr에 접근하여 키워드를 추출하고 분석할 수 있다. 다음은 예시 코드이다:

import requests

def extract_keywords():
    solr_url = "http://localhost:8983/solr/collection_name/select?q=:&fq=field_name:[x TO y]"
    
    response = requests.get(solr_url)
    data = response.json()
    
    keywords = []
    for doc in data['response']['docs']:
        keywords.append(doc['field_name'])
    
    # 키워드를 분석하는 추가 로직
    
    return keywords

keywords = extract_keywords()
print(keywords)

위 코드에서 solr_url은 Solr 서버의 URL을 나타낸다. field_name은 키워드를 추출하고자 하는 필드의 이름이다. x와 y는 필드의 범위를 지정하는 값이다. 코드에서는 Solr에 HTTP GET 요청을 보내어 검색 결과를 받아온 후, 필요한 필드에서 키워드를 추출한다. 추출된 키워드를 분석하는 추가 로직을 구현하면 된다.

결론

Solr과 파이썬을 사용하면 텍스트 데이터에서 키워드를 추출하고 자동으로 분석할 수 있다. 이를 통해 텍스트 데이터에 대한 통계 및 분석 작업을 보다 효과적으로 수행할 수 있다. Solr과 파이썬을 활용하여 키워드 추출 및 자동 분석 기능을 개발해보자!

#키워드: Solr, 파이썬