개요

NER(Named Entity Recognition)는 자연어 처리 분야에서 중요한 기술 중 하나입니다. NER은 텍스트에서 중요한 단어나 구를 식별하고 분류하는 작업을 수행합니다. 이 중요한 단어나 구는 개체(entity)로서 사람, 장소, 날짜, 조직, 숫자 등과 같이 특정한 유형을 갖으며 문장의 의미를 파악하는 데 중요한 역할을 합니다.

활용 분야

NER 기술은 자연어 처리 분야에서 다양하게 활용됩니다. 엔터티를 식별하고 분류함으로써 정보 검색, 질문 응답 시스템, 기계 번역, 요약, 대화 시스템 등에서 성능을 높일 수 있으며, 특히 정보 추출 및 분석에 매우 유용하게 사용됩니다.

예시

아래는 Python의 NLTK(Natural Language Toolkit) 라이브러리를 사용하여 NER을 수행하는 간단한 예시입니다.

import nltk
nltk.download('maxent_ne_chunker')
nltk.download('words')
from nltk import word_tokenize, pos_tag, ne_chunk

sentence = "Barack Obama was born in Hawaii."
print(ne_chunk(pos_tag(word_tokenize(sentence))))

결론

NER은 텍스트에서 중요한 정보를 추출하는 데 유용한 도구로 활용됩니다. 이를 적용하면 단순한 텍스트 분석을 넘어 유용한 정보를 추출하고 가공할 수 있으며, 다양한 응용분야에 적용이 가능합니다.