스크래핑한 데이터 가져오기

스크래핑한 데이터를 가져오는 가장 일반적인 방법은 Python의 requests 라이브러리를 사용하는 것입니다.

import requests

url = '스크래핑한_페이지_URL'
response = requests.get(url)

data = response.text

위 코드에서 response.text는 스크래핑한 데이터를 텍스트 형식으로 가져옵니다.

데이터 전처리

텍스트 데이터를 자연어 처리하기 전에 전처리가 필요합니다. 전처리 과정에는 토큰화, 불용어 처리, 어간 추출 등이 포함될 수 있습니다.

from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import PorterStemmer

# 토큰화
tokens = word_tokenize(data)

# 불용어 처리
stop_words = set(stopwords.words('english'))
filtered_tokens = [word for word in tokens if word.lower() not in stop_words]

# 어간 추출
stemmer = PorterStemmer()
stemmed_tokens = [stemmer.stem(word) for word in filtered_tokens]

이 코드는 NLTK(Natural Language Toolkit) 라이브러리를 사용하여 간단한 전처리를 보여줍니다.

텍스트 마이닝

텍스트 마이닝을 위해 여러 도구와 기술을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 단어 빈도 분석, 감성 분석, 토픽 모델링 등이 있습니다.

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation

# 단어 빈도 분석
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(filtered_tokens)

# 토픽 모델링
lda = LatentDirichletAllocation(n_components=5, random_state=42)
lda.fit(X)

위 코드는 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 단어 빈도 분석과 토픽 모델링을 보여줍니다.

이제 여러분은 스크래핑한 데이터를 가져와 자연어 처리하여 텍스트 마이닝하는 과정을 시작할 수 있을 겁니다. 여기에 나오는 라이브러리와 기술들은 시작 지점일 뿐이니, 텍스트 데이터에 따라 적합한 방법을 선택하는 것이 중요합니다.