[python] Tornado와 텍스트 마이닝의 결합

01 Dec 2023

python

소개

텍스트 마이닝은 텍스트 데이터를 분석하고 인사이트를 도출하는 기술입니다. Tornado는 파이썬으로 작성된 비동기 웹 프레임워크로, 웹 애플리케이션을 빠르고 확장 가능하게 만들어줍니다. 이 문서에서는 Tornado와 텍스트 마이닝을 결합하여 텍스트 데이터를 처리하고 분석하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

필수 패키지 설치

Tornado와 텍스트 마이닝을 결합하기 위해서는 몇 가지 필수 패키지를 설치해야 합니다. 터미널에서 다음 명령어를 실행하여 설치할 수 있습니다.

pip install tornado
pip install nltk
pip install sklearn

Tornado의 설치는 간단하며, NLTK와 scikit-learn은 텍스트 처리와 분석을 위해 사용되는 일반적인 패키지입니다.

Tornado를 사용한 웹 애플리케이션 구성

Tornado를 사용하여 기본적인 웹 애플리케이션을 만들어보겠습니다. 다음 코드를 참고하세요.

import tornado.ioloop
import tornado.web

class MainHandler(tornado.web.RequestHandler):
    def get(self):
        self.render("index.html")

def make_app():
    return tornado.web.Application([
        (r"/", MainHandler),
    ])

if __name__ == "__main__":
    app = make_app()
    app.listen(8888)
    tornado.ioloop.IOLoop.current().start()

위 코드는 루트 경로(“/”)에 요청이 들어오면 “index.html”을 렌더링하여 보여주는 기본적인 웹 애플리케이션입니다.

Tornado와 텍스트 마이닝의 결합

우리의 목표는 사용자가 웹 애플리케이션을 통해 텍스트를 입력하면, 해당 텍스트를 처리하고 결과를 보여주는 것입니다.

사용자가 웹 애플리케이션에 텍스트를 입력합니다.
Tornado는 입력된 텍스트를 받아서 텍스트 마이닝 작업을 수행합니다.
텍스트 마이닝 결과를 웹 애플리케이션에서 보여줍니다.

텍스트 마이닝 작업에는 여러 가지가 있을 수 있습니다. 예를 들어, 텍스트 분류, 감정 분석, 키워드 추출 등이 있을 수 있습니다. 이 예제에서는 NLTK를 사용하여 감정 분석을 수행하는 방법을 알아보겠습니다.

from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer

class TextMiningHandler(tornado.web.RequestHandler):
    def post(self):
        text = self.get_argument("text")
        analyzer = SentimentIntensityAnalyzer()
        sentiment = analyzer.polarity_scores(text)

        self.write(sentiment)

위 코드는 사용자가 POST 방식으로 텍스트를 전송하면, 해당 텍스트의 감정 점수를 계산하여 응답으로 보내주는 핸들러입니다. nltk.sentiment.SentimentIntensityAnalyzer 클래스를 사용하여 감정 분석을 수행하고, 결과를 JSON 형식으로 응답합니다.

결론

이 문서에서는 Tornado와 텍스트 마이닝을 함께 사용하는 방법에 대해 알아보았습니다. 텍스트 마이닝은 텍스트 데이터를 분석하는 강력한 도구로, Tornado와의 결합을 통해 효과적으로 웹 애플리케이션을 구성할 수 있습니다. 다양한 텍스트 마이닝 작업을 수행하여 사용자에게 유용한 정보를 제공하는 웹 애플리케이션을 개발해보세요.