[python] 파이썬으로 비정형 데이터 처리하기
비정형 데이터는 구조화되지 않은 데이터를 말합니다. 이러한 데이터는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형태로 존재합니다. 파이썬은 이러한 비정형 데이터를 처리하고 분석하는 데 매우 유용한 도구들을 제공합니다. 이 포스트에서는 파이썬을 사용하여 텍스트 데이터를 처리하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
텍스트 데이터 처리
파이썬에서는 다양한 라이브러리를 활용하여 텍스트 데이터를 처리할 수 있습니다. 예를 들어, NLTK(Natural Language Toolkit)와 SpaCy는 자연어 처리를 위한 유용한 도구들을 제공합니다. 이를 통해 문장 토큰화, 단어 토큰화, 형태소 분석 등을 수행할 수 있습니다.
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
text = "파이썬을 사용하여 텍스트 데이터를 처리하는 예시입니다."
tokens = word_tokenize(text)
print(tokens)
텍스트 분석
텍스트 데이터를 분석하기 위해서는 텍스트 마이닝 및 머신러닝 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, Scikit-learn과 Gensim은 텍스트 데이터를 분류, 군집화, 토픽 모델링하는 데 유용한 도구들을 제공합니다.
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
corpus = [
'파이썬을 사용하여 텍스트 데이터를 분석합니다.',
'머신러닝을 통해 텍스트 분류 모델을 만듭니다.'
]
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(corpus)
print(vectorizer.get_feature_names_out())
print(X.toarray())
결론
파이썬은 텍스트 데이터를 처리하고 분석하는 데 강력한 도구들을 제공합니다. NLTK, SpaCy, Scikit-learn, Gensim 등의 라이브러리를 활용하여 비정형 데이터를 다루고 가치 있는 통찰을 얻을 수 있습니다.