[python] scikit-learn을 사용한 자연어 처리
이번 블로그 포스트에서는 scikit-learn을 사용하여 자연어 처리를 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
1. scikit-learn이란?
scikit-learn은 파이썬에서 데이터 분석과 머신 러닝을 위한 라이브러리입니다. scikit-learn은 다양한 기계 학습 모델과 통계 기반 알고리즘을 제공하여, 데이터 분석가나 머신 러닝 개발자가 쉽고 빠르게 분류, 회귀, 군집화, 차원 축소 등의 작업을 수행할 수 있도록 도와줍니다.
2. 자연어 처리란?
자연어 처리는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있는 형태로 변환하는 작업입니다. 자연어 처리는 텍스트 처리, 문서 분류, 감성 분석, 기계 번역 등 다양한 분야에 활용됩니다. scikit-learn은 자연어 처리를 위한 다양한 기능과 도구를 제공하여 이러한 작업을 수행할 수 있도록 도와줍니다.
3. scikit-learn을 이용한 자연어 처리 예제
아래의 예제 코드는 scikit-learn을 사용하여 텍스트 데이터를 벡터화하는 작업을 보여줍니다.
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
# 텍스트 데이터
corpus = [
"나는 학교에 갑니다.",
"나는 공부를 합니다.",
"저는 컴퓨터 공학을 전공합니다."
]
# CountVectorizer 객체 생성
vectorizer = CountVectorizer()
# 텍스트 데이터를 벡터화
X = vectorizer.fit_transform(corpus)
# 벡터화된 데이터 출력
print(X.toarray())
# 벡터화된 데이터의 단어 목록 출력
print(vectorizer.get_feature_names())
위의 코드에서는 CountVectorizer를 사용하여 텍스트 데이터를 벡터화합니다. 텍스트 데이터를 fit_transform() 메서드에 입력하여 벡터화된 데이터를 얻을 수 있습니다. 벡터화된 데이터는 희소 행렬 형태로 출력되며, toarray() 메서드를 사용하여 일반적인 배열 형태로 변환할 수 있습니다. 또한, get_feature_names() 메서드를 사용하여 벡터화된 데이터의 단어 목록을 확인할 수 있습니다.
자연어 처리를 위한 더 다양한 기능과 도구는 scikit-learn의 공식 문서와 예제 코드를 참고하십시오.