[python] NLTK를 사용해 텍스트 추론을 수행하는 방법은 무엇인가요?

30 Nov 2023

python

자연어 처리 툴킷(Natural Language Toolkit, NLTK)는 텍스트 처리 및 분석을 위한 파이썬 라이브러리입니다. NLTK를 사용하여 텍스트 추론을 수행하는 방법은 다음과 같습니다:

NLTK 설치하기
```
pip install nltk
```
NLTK 패키지 가져오기
```
import nltk
```

텍스트 전처리하기

텍스트 전처리는 텍스트 데이터를 정제하고 필요한 변환을 수행하는 단계입니다. 예를 들어, 특수 문자 제거, 대소문자 변환, 토큰화 및 불용어 제거 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 다음은 간단한 예시입니다:

from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords

def preprocess_text(text):
    # 소문자 변환
    text = text.lower()
       
    # 토큰화
    tokens = word_tokenize(text)
       
    # 불용어 제거
    stop_words = set(stopwords.words('english'))
    tokens = [token for token in tokens if token not in stop_words]
       
    return tokens

문서 임베딩 생성하기

텍스트를 벡터 형식으로 변환하는 문서 임베딩 작업을 수행합니다. NLTK에서는 다양한 방법을 제공합니다. 예를 들어, 단어 빈도 기반(TF-IDF) 벡터화, Word2Vec, GloVe 등을 사용할 수 있습니다.

from nltk.text import TextCollection
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

def create_tfidf_vector(docs):
    # 전처리
    docs = [preprocess_text(doc) for doc in docs]
       
    # 문서 모음 생성
    text_collection = TextCollection(docs)
       
    # TfidfVectorizer를 사용하여 TF-IDF 벡터화
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(docs)
       
    return tfidf_matrix

텍스트 추론 모델 학습하기

벡터 형식으로 변환된 텍스트 데이터를 사용하여 추론 모델을 학습합니다. NLTK에서는 분류(classification) 및 회귀(regression) 문제에 대한 다양한 알고리즘을 제공합니다. 예를 들어, Naive Bayes, SVM, Decision Tree 등을 사용할 수 있습니다.
```
from nltk.classify import NaiveBayesClassifier

def train_classifier(train_data):
    # NLTK의 Naive Bayes 분류기를 사용하여 모델 학습
    classifier = NaiveBayesClassifier.train(train_data)
       
    return classifier
```

모델 평가 및 예측하기

학습된 모델을 사용하여 텍스트 데이터의 클래스 레이블을 예측하고 평가할 수 있습니다. NLTK에서는 다양한 평가 지표를 제공합니다.

from nltk import metrics

def evaluate_classifier(classifier, test_data):
    # 모델 평가
    accuracy = nltk.classify.accuracy(classifier, test_data)
    precision = metrics.precision(classifier, test_data)
    recall = metrics.recall(classifier, test_data)
    f_measure = metrics.f_measure(classifier, test_data)
       
    return accuracy, precision, recall, f_measure

이렇게 NLTK를 사용하여 텍스트 추론을 수행할 수 있으며, 실제 데이터에 따라 전처리 및 모델 선택을 조정하면 됩니다.

참고 자료: