[go] Go 언어로 데이터 분석을 위한 텍스트 전처리하기

11 Dec 2023

소개
텍스트 전처리
데이터 토큰화
어간 추출 및 표제어 추출
불용어 처리
결론

1. 소개

Go는 강력한 표준 라이브러리를 제공하여 텍스트 데이터의 전처리를 쉽게 할 수 있습니다. 이 라이브러리들을 사용하여 데이터를 효율적으로 처리하고 분석의 정확도를 높일 수 있습니다.

이 블로그에서는 Go 언어를 사용하여 텍스트 데이터를 전처리하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

2. 텍스트 전처리

텍스트 전처리는 자연어 처리 및 텍스트 마이닝 분야에서 중요한 단계입니다. 텍스트를 사전에 처리함으로써 토큰화, 어간 추출, 불용어 처리와 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

Go 언어에서는 문자열을 다루는데에 사용하는 다양한 함수들을 통해 텍스트를 전처리할 수 있습니다.

package main

import (
	"fmt"
	"strings"
	"unicode"
)

func main() {
	text := "이것은 텍스트 전처리 예제입니다."
	
	// 소문자 변환
	text = strings.ToLower(text)
	fmt.Println(text)
}

3. 데이터 토큰화

토큰화는 텍스트를 작은 단위로 나누는 과정을 말합니다. Go 언어에서는 strings 패키지의 Split 함수를 사용하여 텍스트를 공백 기준으로 토큰화할 수 있습니다.

package main

import (
	"fmt"
	"strings"
)

func main() {
	text := "텍스트 데이터를 토큰화합니다."
	tokens := strings.Split(text, " ")
	fmt.Println(tokens)
}

4. 어간 추출 및 표제어 추출

어간 추출과 표제어 추출은 단어의 기본 형태를 찾는 과정입니다. 이 과정은 텍스트의 단어를 정규화하여 분석의 정확도를 높입니다.

Go 언어에서는 외부 라이브러리인 go-text와 같은 패키지를 사용하여 어간 추출 및 표제어 추출을 수행할 수 있습니다.

go get -u github.com/sajari/fuzzy

5. 불용어 처리

불용어는 자연어 처리 과정에서 무시되거나 제거되는 단어를 말합니다. Go 언어에서는 map을 사용하여 불용어 사전을 만들고, 이를 활용하여 텍스트에서 불용어를 제거할 수 있습니다.

package main

import (
	"fmt"
)

func main() {
	stopWords := map[string]bool {
		"은": true,
		"는": true,
		"을": true,
		"를": true,
	}

	text := "불용어를 처리하는 예제입니다."
	words := strings.Split(text, " ")

	var result []string
	for _, word := range words {
		if !stopWords[word] {
			result = append(result, word)
		}
	}

	fmt.Println(result)
}

6. 결론

Go 언어를 사용하여 텍스트 데이터를 효과적으로 전처리할 수 있습니다. 문자열 처리와 관련된 표준 라이브러리와 외부 패키지를 활용하여 데이터를 적절하게 가공함으로써 데이터 분석의 정확도를 향상시킬 수 있습니다.

참고 자료:

위의 예제 코드는 실제 적용을 위해 필요한 설정들과 함께 활용되어야 합니다.