[python] 텍스트 전처리
텍스트 데이터를 다룰 때, 데이터를 정제하고 분석 가능한 형태로 변환하는 전처리 작업이 중요합니다. Python을 사용하면 이러한 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다. 이번 포스트에서는 텍스트 전처리를 위한 Python 라이브러리와 주요 기술에 대해 알아보겠습니다.
Contents
텍스트 토큰화
텍스트를 토큰(단어, 문장 등)으로 분리하는 과정입니다. nltk나 SpaCy와 같은 라이브러리를 사용하여 텍스트를 토큰화할 수 있습니다.
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
text = "텍스트를 토큰화하는 예시입니다."
tokens = word_tokenize(text)
print(tokens)
불용어 제거
분석에 불필요한 단어인 불용어를 제거합니다. nltk에서는 불용어 제거를 위한 기능을 제공합니다.
from nltk.corpus import stopwords
nltk.download('stopwords')
stop_words = set(stopwords.words('korean'))
filtered_tokens = [word for word in tokens if word not in stop_words]
print(filtered_tokens)
어간 추출 및 표제어 추출
어간 추출은 단어의 기본 형태를 찾고, 표제어 추출은 품사 등을 고려하여 단어를 정규화합니다. KoNLPy 라이브러리를 사용하여 한국어 텍스트의 어간 및 표제어를 추출할 수 있습니다.
문장 및 단어 임베딩
텍스트 데이터를 수치화하여 다양한 자연어 처리 작업에 활용할 수 있습니다. Word2Vec, GloVe 등의 방법을 사용하여 단어 임베딩을 생성할 수 있습니다.
텍스트 전처리에 대한 자세한 내용은 다양한 자료와 도서를 참고하시기 바랍니다.
이상으로 Python을 사용한 텍스트 전처리에 대해 알아보았습니다. 감사합니다.
References
본 포스팅은 Python을 사용한 텍스트 전처리에 대한 기본적인 내용을 다룹니다. 자세한 내용은 각 라이브러리의 공식 문서 및 튜토리얼을 참고바랍니다.