[python] 파이썬을 사용한 텍스트 데이터 분석 기법
이 블로그 글에서는 파이썬을 사용하여 텍스트 데이터를 분석하는 여러 가지 방법에 대해 알아보겠습니다.
목차
텍스트 데이터 전처리
텍스트 데이터를 분석하기 전에는 전처리가 필요합니다. 이 과정에는 토큰화, 불용어 제거, 어간 추출 등이 포함됩니다. 파이썬에서는 NLTK나 SpaCy와 같은 라이브러리를 사용하여 이러한 작업을 수행할 수 있습니다.
import nltk
nltk.download('punkt')
from nltk.tokenize import word_tokenize
text = "텍스트 데이터를 분석하는 예시 문장입니다."
tokens = word_tokenize(text)
print(tokens)
단어 빈도 분석
텍스트 데이터를 분석할 때 가장 기본적이고 중요한 작업은 단어 빈도 분석입니다. 파이썬의 Counter 모듈을 사용하여 간단하게 단어 빈도를 계산할 수 있습니다.
from collections import Counter
word_freq = Counter(tokens)
print(word_freq.most_common(5))
자연어 처리 기법
자연어 처리는 텍스트 데이터를 이해하고 해석하기 위한 기술을 말합니다. 파이썬에서는 토픽 모델링, 감성 분석, 품사 태깅 등을 위한 다양한 라이브러리가 제공됩니다.
from textblob import TextBlob
blob = TextBlob(text)
print(blob.sentiment)
토픽 모델링
토픽 모델링은 텍스트 데이터의 숨겨진 의미 구조를 발견하는 기술입니다. 파이썬의 Gensim 라이브러리를 사용하여 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 모델을 구현할 수 있습니다.
from gensim import corpora, models
dictionary = corpora.Dictionary([tokens])
corpus = [dictionary.doc2bow(tokens)]
lda_model = models.LdaModel(corpus, num_topics=3, id2word=dictionary)
print(lda_model.print_topics())
텍스트 데이터를 분석하는 다양한 기법을 파이썬을 활용하여 구현할 수 있습니다. 이러한 기법을 응용하여 실제 데이터에 적용하여 텍스트 분석의 통찰력을 얻을 수 있습니다.