본 문서에서는 Python을 사용하여 문서 분류를 하는 방법에 대해 다룹니다.

NLTK

Natural Language Toolkit (NLTK)는 Python의 자연어 처리 및 텍스트 분석을 위한 라이브러리입니다. 다양한 언어 처리 작업을 수행할 수 있도록 도와줍니다.

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

NLTK를 사용하면 문서를 단어로 토큰화하고, 불용어(stopwords)를 제거하는 등의 작업을 손쉽게 할 수 있습니다.

Scikit-learn

Scikit-learn은 머신 러닝을 위한 Python 라이브러리로, 분류, 회귀, 군집화 등 다양한 알고리즘을 제공합니다.

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

Scikit-learn을 사용하면 TF-IDF 변환, 모델 학습 및 평가를 간편하게 할 수 있습니다.

데이터 전처리

NLTK 및 Scikit-learn을 활용하여 문서 분류를 위한 데이터 전처리를 수행하는 과정은 매우 중요합니다. 특히, 텍스트 데이터를 어떻게 처리하느냐에 따라 모델의 성능이 크게 달라질 수 있습니다.

모델 학습 및 평가

데이터 전처리 작업을 마친 후, Scikit-learn을 사용하여 분류 모델을 학습하고, 이를 평가하는 과정이 필요합니다.

요약

Python을 사용하여 NLTK 및 Scikit-learn을 통해 텍스트 데이터를 전처리하고, 분류 모델을 학습하여 문서 분류 작업을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 응용 분야에서 텍스트 데이터의 카테고리를 자동으로 분류하는데 활용할 수 있습니다.

참고문헌:

1. Bird, S., Klein, E., & Loper, E. (2009). Natural language processing with Python. Sebastopol, CA: O’Reilly Media.
2. Pedregosa, F., Varoquaux, G., Gramfort, A., Michel, V., Thirion, B., Grisel, O., … & Vanderplas, J. (2011). Scikit-learn: Machine learning in Python. Journal of machine learning research, 12(Oct), 2825-2830.