[go] Go 언어로 자연어 처리 모델을 구축하는 방법

07 Dec 2023

자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 분야입니다. Go 언어는 간결하면서도 효율적인 프로그래밍 언어로서, 자연어 처리 모델을 구축하는 데에도 많이 사용됩니다.

이번 블로그 포스트에서는 Go 언어를 사용하여 자연어 처리 모델을 구축하는 방법을 알아보겠습니다.

1. 자연어 처리 라이브러리 설치

Go 언어에서 자연어 처리에 필요한 라이브러리를 사용하기 위해 먼저 설치해야 합니다. 여러 가지 라이브러리 중에서 대표적으로 “github.com/james-bowman/nlp” 라이브러리를 사용해보겠습니다. 다음 명령어를 실행하여 해당 라이브러리를 설치합니다.

go get github.com/james-bowman/nlp

2. 자연어 처리 모델 구축하기

자연어 처리 모델을 구축하기 위해 다음과 같은 단계를 따릅니다:

2.1 텍스트 데이터 준비

첫 번째 단계는 자연어 처리에 사용할 텍스트 데이터를 준비하는 것입니다. 예를 들어, 감정 분석을 위한 데이터셋을 사용해보겠습니다.

package main

import (
	"fmt"
	"strings"
)

func main() {
	text := "이 영화 정말 최고입니다. 감동적인 스토리와 멋진 연출, 훌륭한 연기력까지 모두 완벽합니다."
	fmt.Println(text)
}

2.2 전처리

전처리 단계에서는 텍스트 데이터를 클렌징하거나 토큰화 등의 작업을 수행합니다. 예를 들어, 다음과 같이 문장을 토큰으로 분리할 수 있습니다.

import (
	"fmt"
	"strings"

	"github.com/james-bowman/nlp"
)

func main() {
	text := "이 영화 정말 최고입니다. 감동적인 스토리와 멋진 연출, 훌륭한 연기력까지 모두 완벽합니다."

	// 문장 토큰화
	tokenizer := nlp.NewSentenceTokenizer(strings.NewReader(text))
	sentences, _ := tokenizer.Tokenize()

	for _, sentence := range sentences {
		fmt.Println(sentence)
	}
}

2.3 피처 추출

피처 추출은 텍스트에서 의미 있는 피처를 추출하는 단계입니다. 예를 들어, 다음과 같이 문장에서 명사를 추출할 수 있습니다.

import (
	"fmt"
	"strings"

	"github.com/james-bowman/nlp"
	"github.com/james-bowman/nlp/measures/pairwise"
	"github.com/james-bowman/nlp/processors"
)

func main() {
	text := "이 영화 정말 최고입니다. 감동적인 스토리와 멋진 연출, 훌륭한 연기력까지 모두 완벽합니다."

	// 문장 토큰화
	tokenizer := nlp.NewSentenceTokenizer(strings.NewReader(text))
	sentences, _ := tokenizer.Tokenize()

	// 명사 추출
	tokenizer = nlp.DefaultTokenizer{}
	posTagger := nlp.NewPerceptronTagger()
	for _, sentence := range sentences {
		tokens := tokenizer.Tokenize(sentence)
		tags := posTagger.Tag(tokens)
		for i, tag := range tags {
			if tag == "Noun" {
				fmt.Println(tokens[i])
			}
		}
	}
}

2.4 모델 구축

마지막으로, 피처를 기반으로 자연어 처리 모델을 구축합니다. 예를 들어, 문장 간 유사도를 측정하는 모델을 구축해보겠습니다.

import (
	"fmt"
	"strings"

	"github.com/james-bowman/nlp"
	"github.com/james-bowman/nlp/measures/pairwise"
	"github.com/james-bowman/nlp/processors"
)

func main() {
	text1 := "이 영화 정말 최고입니다."
	text2 := "인생 영화입니다."

	// 문장 토큰화
	tokenizer := nlp.DefaultTokenizer{}
	sentence1 := tokenizer.Tokenize(text1)
	sentence2 := tokenizer.Tokenize(text2)

	// TF-IDF 벡터 변환
	transformer := nlp.NewTfidf()
	vectors := transformer.Transform(sentence1, sentence2)

	// 문장 간 유사도 측정
	similarity := pairwise.NewCosineSimilarity()
	similarityScore := similarity.Similarity(vectors[0], vectors[1])

	fmt.Println(similarityScore)
}

3. 결론

Go 언어는 자연어 처리를 위한 라이브러리를 지원하며, 자연어 처리 모델을 구축하는 데에도 효과적으로 사용될 수 있습니다. 위에서 소개한 방법을 통해 Go 언어로 간단한 자연어 처리 모델을 만들어볼 수 있습니다.

다양한 자연어 처리 기능을 제공하는 다른 라이브러리들도 있으니 참고하여 사용해보시기 바랍니다. 충분한 학습과 실험을 통해 더 정교하고 성능 좋은 자연어 처리 모델을 구축할 수 있을 것입니다.