[python] 언어 모델링
언어 모델링은 텍스트 데이터를 사용하여 다음 단어나 문장을 예측하는 과정입니다. Python을 사용하여 언어 모델을 구현하는 방법을 살펴보겠습니다.
1. 데이터 수집
언어 모델링을 위한 첫 번째 단계는 텍스트 데이터를 수집하는 것입니다. 이를 위해 웹 스크레이핑을 이용하거나 공개적으로 제공되는 텍스트 데이터셋을 활용할 수 있습니다.
# 웹 스크레이핑을 통한 데이터 수집 예시
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://example.com/'
page = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(page.content, 'html.parser')
text_data = soup.get_text()
2. 데이터 전처리
수집한 텍스트 데이터를 전처리하여 모델 학습에 적합한 형태로 가공해야 합니다. 이 단계에는 토크나이징, 정제, 토큰화 등의 작업이 포함됩니다.
# 데이터 전처리 예시: 텍스트 토큰화
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
tokens = word_tokenize(text_data)
3. 모델 학습
전처리된 데이터를 사용하여 언어 모델을 학습시킬 수 있습니다. 여기에서는 간단한 N-gram 언어 모델을 구현해 보겠습니다.
# N-gram 모델 학습
from nltk.util import ngrams
from collections import Counter
def train_ngram_model(tokens, n):
ngrams_data = ngrams(tokens, n)
ngrams_freq = Counter(ngrams_data)
return ngrams_freq
# 예시: 바이그램 모델 학습
bigram_model = train_ngram_model(tokens, 2)
print(bigram_model.most_common(10))
4. 모델 활용
학습된 언어 모델을 사용하여 새로운 문장을 생성하거나 다음 단어를 예측할 수 있습니다.
# 언어 모델 활용 예시: 다음 단어 예측
def predict_next_word(model, prefix):
candidates = [key[1] for key in model if key[0] == prefix]
return max(set(candidates), key=candidates.count)
# 예시: 다음 단어 예측
print(predict_next_word(bigram_model, 'I'))
Python을 사용하여 간단한 언어 모델을 구현하는 방법에 대해 알아보았습니다. 추가적으로 더 복잡한 모델을 학습하고 다양한 언어 모델링 기법을 적용할 수 있습니다.