[java] Weka와 TensorFlow를 이용한 텍스트 분석 방법

05 Dec 2023

java

텍스트 분석은 컴퓨터가 텍스트 데이터를 이해하고 분석할 수 있도록 하는 기술입니다. 텍스트 분석은 형태소 분석, 문서 분류, 감정 분석 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

이번 포스트에서는 Weka와 TensorFlow를 사용하여 텍스트 분석을 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

Weka를 이용한 텍스트 분석

Weka는 자바 기반의 오픈 소스 머신 러닝 프로그램입니다. Weka를 사용하면 텍스트 데이터를 간편하게 분석할 수 있습니다. 다음은 Weka를 사용하여 텍스트 분석을 수행하는 예제 코드입니다.

import weka.core.*;
import weka.core.converters.ConverterUtils.DataSource;
import weka.filters.Filter;
import weka.filters.unsupervised.attribute.StringToWordVector;
import weka.classifiers.bayes.NaiveBayes;

public class TextAnalysisWithWeka {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 데이터 불러오기
        Instances data = DataSource.read("data.arff");

        // 텍스트 데이터를 단어 벡터로 변환
        StringToWordVector filter = new StringToWordVector();
        filter.setInputFormat(data);
        Instances filteredData = Filter.useFilter(data, filter);

        // 분류 모델 생성 및 학습
        NaiveBayes classifier = new NaiveBayes();
        classifier.buildClassifier(filteredData);

        // 새로운 텍스트를 분류하기 위해 단어 벡터 생성
        Instances newText = DataSource.read("new_text.arff");
        Instances filteredNewText = Filter.useFilter(newText, filter);

        // 분류 결과 출력
        for (Instance instance : filteredNewText) {
            double prediction = classifier.classifyInstance(instance);
            System.out.println("Prediction: " + prediction);
        }
    }
}

위 코드는 ARFF 파일 형태로 저장된 텍스트 데이터를 불러오고, 문자열을 단어 벡터로 변환하는 StringToWordVector 필터를 사용합니다. 그 후, Naive Bayes 분류기를 사용하여 분류 모델을 생성하고 학습합니다.

새로운 텍스트를 분류하려면, 또 다른 ARFF 파일로 저장된 데이터를 불러와 동일한 필터를 적용하여 단어 벡터로 변환한 후, 분류 결과를 출력할 수 있습니다.

TensorFlow를 이용한 텍스트 분석

TensorFlow는 구글에서 개발한 오픈 소스 머신 러닝 프레임워크로, 다양한 머신 러닝 알고리즘을 지원합니다. TensorFlow를 사용하여 텍스트 분석을 수행하는 예제 코드는 다음과 같습니다.

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 데이터 로드 및 전처리
data = keras.datasets.imdb
(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = data.load_data(num_words=10000)

# 텍스트 데이터 패딩
train_data = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(train_data, value=0, padding='post', maxlen=250)
test_data = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(test_data, value=0, padding='post', maxlen=250)

# 모델 생성 및 학습
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Embedding(10000, 16),
    keras.layers.GlobalAveragePooling1D(),
    keras.layers.Dense(16, activation=tf.nn.relu),
    keras.layers.Dense(1, activation=tf.nn.sigmoid)
])
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, batch_size=512, validation_data=(test_data, test_labels))

# 새로운 텍스트 분류
new_text = ['This movie is great!']
new_text = keras.preprocessing.text.text_to_word_sequence(new_text[0])
new_text = [word_index[word] if word in word_index else 0 for word in new_text]
new_text = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences([new_text], value=0, padding='post', maxlen=250)
prediction = model.predict(new_text)
print('Prediction:', prediction)

위 코드는 IMDB 리뷰 데이터셋을 사용하여 텍스트 분류를 수행합니다. 먼저 데이터를 로드하고 전처리한 후, 모델을 생성하고 학습시킵니다. 이후 새로운 텍스트를 분류할 때에도 동일한 전처리를 수행한 후, 생성한 모델에 입력하여 결과를 출력합니다.

결론

이번 포스트에서는 Weka와 TensorFlow를 이용하여 텍스트 분석을 수행하는 방법을 알아보았습니다. Weka는 자바 기반의 간편한 분석 도구로 사용하기 쉽고, TensorFlow는 강력한 머신 러닝 프레임워크로 다양한 모델을 구현할 수 있습니다. 텍스트 분석을 통해 다양한 문제를 해결할 수 있으며, 각각의 도구들을 적절히 활용하여 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.

참고 자료

Weka: https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/
TensorFlow: https://www.tensorflow.org/