[python] NLTK를 사용해 텍스트의 정확성을 평가하는 방법은 무엇인가요?

30 Nov 2023

python

퍼플렉서티는 언어 모델이 얼마나 텍스트를 “이해하는지”를 나타내는 지표입니다. 낮은 퍼플렉서티 점수는 모델이 텍스트에 대해 더 정확한 예측을 할 수 있다는 것을 의미합니다. NLTK에서는 언어 모델을 훈련하고 퍼플렉서티를 계산하는 기능을 제공합니다.

아래는 NLTK를 사용하여 텍스트의 정확성을 평가하는 예시 코드입니다:

import nltk
from nltk.lm import MLE
from nltk.lm.preprocessing import padded_everygram_pipeline

# 훈련 데이터와 테스트 데이터를 준비합니다.
train_data = [['I', 'love', 'natural', 'language', 'processing'],
              ['Natural', 'language', 'processing', 'is', 'fun']]
test_data = ['Natural', 'language', 'processing', 'is', 'amazing']

# N-gram 언어 모델을 훈련합니다.
n = 3
train_data, padded_sents = padded_everygram_pipeline(n, train_data)
model = MLE(n)
model.fit(train_data, padded_sents)

# 테스트 데이터의 퍼플렉서티 점수를 계산합니다.
test_data = ['<s>'] + test_data + ['</s>']
perplexity = model.perplexity(test_data)

print('Perplexity:', perplexity)

위 코드에서는 예시로 간단한 훈련 데이터와 테스트 데이터를 사용하였습니다. 실제로는 보다 큰 규모의 데이터로 언어 모델을 훈련하는 것이 일반적입니다. 코드의 주석에 따라 훈련 데이터와 테스트 데이터를 준비하고, N-gram 언어 모델을 훈련한 후 테스트 데이터의 퍼플렉서티 점수를 계산하고 출력합니다.

NLTK는 여러 언어 모델 및 다양한 평가 지표를 제공하기 때문에, 텍스트의 정확성을 평가하는 다른 방법도 존재합니다. 자신의 데이터와 목적에 맞는 평가 방법을 선택하여 NLTK를 활용해 정확성을 평가해보세요.