[go] Go 언어로 자연어 처리를 위한 데이터 전처리 방법

07 Dec 2023

자연어 처리는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 기술을 말합니다. 이를 위해서는 데이터 전처리가 필요한데, Go 언어로 자연어 처리를 위한 데이터 전처리 방법을 알아보겠습니다.

1. 텍스트 파일 읽기

Go언어에서 텍스트 파일을 읽는 방법은 간단합니다. 다음은 파일을 한 줄씩 읽어오는 예제 코드입니다.

package main

import (
    "bufio"
    "fmt"
    "os"
)

func main() {
    file, err := os.Open("input.txt")
    if err != nil {
        fmt.Println("파일을 열지 못했습니다.")
        return
    }
    defer file.Close()

    scanner := bufio.NewScanner(file)
    for scanner.Scan() {
        line := scanner.Text()
        // 텍스트 처리 로직 추가
        fmt.Println(line)
    }
    if err := scanner.Err(); err != nil {
        fmt.Println("파일을 읽는 도중에 오류가 발생했습니다.")
    }
}

위 코드에서 “input.txt” 부분을 읽어들일 텍스트 파일의 경로로 수정하고, “텍스트 처리 로직 추가” 부분에 데이터 전처리 로직을 작성합니다.

2. 텍스트 전처리

자연어 처리를 위한 텍스트 데이터는 주로 노이즈가 포함되어 있거나, 불필요한 문자가 존재할 수 있습니다. 이런 경우 데이터를 전처리하여 정제하는 작업이 필요합니다.

예를 들어, 특수문자 제거, 대소문자 통일, 불용어(stopwords) 제거 등이 일반적인 전처리 작업입니다. 다음은 텍스트를 소문자로 변환하고, 특수문자를 제거하는 예제 코드입니다.

package main

import (
    "fmt"
    "regexp"
    "strings"
)

func main() {
    text := "Hello, World!"
    cleanedText := preprocessText(text)
    fmt.Println(cleanedText)
}

func preprocessText(text string) string {
    // 소문자로 변환
    processedText := strings.ToLower(text)

    // 특수문자 제거
    regex := regexp.MustCompile("[^a-zA-Z0-9가-힣]+")
    processedText = regex.ReplaceAllString(processedText, "")

    return processedText
}

위 코드는 “Hello, World!”라는 텍스트를 소문자로 변환하고, 특수문자를 제거하여 “helloworld”로 변환하는 예제입니다.

3. 어휘 단위 분리

자연어 처리에서 텍스트를 단어 단위로 분리하는 작업이 필요합니다. 이를 위해 공백, 문장 부호 등을 기준으로 텍스트를 어휘 단위로 분리해야 합니다.

Go 언어에서는 strings 패키지의 Split 함수를 사용하여 텍스트를 분리할 수 있습니다.

package main

import (
    "fmt"
    "strings"
)

func main() {
    text := "Natural language processing"
    words := splitByWhitespace(text)
    fmt.Println(words)
}

func splitByWhitespace(text string) []string {
    words := strings.Split(text, " ")
    return words
}

위 코드는 “Natural language processing”라는 텍스트를 공백을 기준으로 어휘 단위로 분리하는 예제입니다.

참고 자료

위 예제 코드와 참고 자료를 통해 Go 언어로 자연어 처리를 위한 데이터 전처리 방법을 알아보았습니다. 데이터 전처리는 자연어 처리의 기반이 되는 중요한 작업이므로, 실제 프로젝트에서도 적절한 방법을 선택하여 데이터를 정제하고 전처리해야 합니다.