NLTK를 사용하여 문서의 억양을 분석하는 첫 번째 단계는 텍스트 데이터를 토큰화하는 것입니다. 이는 문서를 개별 단어나 구(phrase)로 나누는 과정입니다. NLTK는 다양한 토큰화 알고리즘을 제공하며, 이를 사용하여 문서를 토큰으로 분리할 수 있습니다.

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize

text = "NLTK를 사용한 문서 억양 분석은 흥미로운 주제입니다."
tokens = word_tokenize(text)
print(tokens)

위의 예제에서는 word_tokenize() 함수를 사용하여 텍스트를 단어로 분리하였습니다. 출력 결과는 다음과 같습니다:

['NLTK를', '사용한', '문서', '억양', '분석은', '흥미로운', '주제입니다', '.']

다음으로, 토큰화된 단어들을 문맥에 따라 분류하고 분석하는 작업이 필요합니다. NLTK는 Part-of-speech (POS) tagging과 같은 기능을 제공해줍니다. POS 태깅은 문장의 단어에 품사 태그를 부여하는 작업입니다.

from nltk.tag import pos_tag

pos_tags = pos_tag(tokens)
print(pos_tags)

출력 결과는 다음과 같습니다:

[('NLTK를', 'NNP'), ('사용한', 'JJ'), ('문서', 'NN'), ('억양', 'NN'), ('분석은', 'NN'), ('흥미로운', 'JJ'), ('주제입니다', 'NNS'), ('.', '.')]

POS 태그는 각 단어와 그 단어의 품사를 나타냅니다.

마지막으로, NLTK를 사용하여 문서의 억양을 분석하는 방법 중 하나는 감정 분석입니다. 감정 분석은 문서의 단어들을 긍정적, 부정적 또는 중립적인 감정으로 분류하는 작업입니다. NLTK는 Sentiment Analysis 기능을 제공합니다.

from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer

sentiment_analyzer = SentimentIntensityAnalyzer()
sentiment_scores = sentiment_analyzer.polarity_scores(text)
print(sentiment_scores)

출력 결과는 다음과 같습니다:

{'neg': 0.0, 'neu': 0.294, 'pos': 0.706, 'compound': 0.6808}

위의 결과는 주어진 문장의 부정적인 감정(neg), 중립적인 감정(neu), 긍정적인 감정(pos) 및 전체 감정(compound)을 나타냅니다. compound 점수가 1에 가까울수록 긍정적인 감정을, -1에 가까울수록 부정적인 감정을 나타냅니다.

NLTK를 사용한 억양 분석은 이와 같은 방법들을 통해 수행할 수 있습니다. NLTK의 강력한 기능을 활용하여 억양 분석을 자세히 다루어볼 수 있습니다.