[python] 텍스트 데이터를 위한 머신러닝 모델 설계

12 Dec 2023

python

소개
텍스트 데이터 전처리
단어 임베딩
모델 설계
결론

소개

텍스트 데이터는 자연어 처리와 감성 분석을 포함한 다양한 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 이러한 텍스트 데이터를 분석하기 위해서는 머신러닝 모델을 설계하고 훈련시켜야 합니다. 이번 글에서는 텍스트 데이터를 위한 머신러닝 모델을 설계하는 단계에 대해 알아보겠습니다.

텍스트 데이터 전처리

텍스트 데이터를 분석하기 전에, 데이터를 전처리하는 과정이 필요합니다. 이 단계에서는 토큰화(tokenization), 불용어 제거(stopword removal), 어간 추출(stemming)과 같은 과정을 거칩니다. 이를 통해 텍스트 데이터를 머신러닝 모델에 입력할 수 있는 형태로 변환합니다.

예시:

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

def preprocess_text(text):
    tokens = word_tokenize(text)
    tokens = [word for word in tokens if word not in stopwords.words('english')]
    stemmer = PorterStemmer()
    tokens = [stemmer.stem(word) for word in tokens]
    return tokens

단어 임베딩

텍스트 데이터를 숫자로 변환하는 과정인 단어 임베딩(word embedding)은 머신러닝 모델에서 텍스트 데이터를 처리하기 위해 중요한 단계입니다. 단어 임베딩을 통해 각 단어는 벡터로 표현됩니다. 이러한 벡터 표현을 통해 단어 간의 의미적 유사성을 반영할 수 있게 됩니다.

모델 설계

텍스트 데이터를 위한 머신러닝 모델은 순환 신경망(RNN), 컨볼루션 신경망(CNN) 혹은 트랜스포머(Transformer)와 같은 모델을 사용할 수 있습니다. 임베딩 레이어(embedding layer)를 통해 단어 임베딩을 적용하고, 모델의 구조와 목적에 맞게 적절한 레이어를 추가하여 모델을 설계합니다.

예시:

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding, LSTM, Dense

model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=10000, output_dim=100, input_length=100))
model.add(LSTM(128))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

결론

이러한 단계들을 거쳐, 텍스트 데이터를 위한 머신러닝 모델을 설계하고 훈련시킬 수 있습니다. 이를 통해 텍스트 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하거나 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있게 됩니다.