[python] 파이썬을 사용한 자연어 처리 프로젝트

14 Dec 2023

python

자연어 처리(NLP)는 기계 학습 및 인공 지능의 중요 분야 중 하나입니다. 파이썬은 NLP 프로젝트를 위한 탁월한 선택지 중 하나이며 다양한 라이브러리와 도구를 지원합니다. 본 블로그에서는 파이썬을 사용하여 자연어 처리 프로젝트를 구현하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

텍스트 전처리

텍스트 전처리는 자연어 처리의 첫 번째 단계로, 텍스트 데이터를 정제하고 구조화하는 과정입니다. 이 단계에서는 토큰화(tokenization), 불용어 제거(stopword removal), 어간 추출(stemming), 표제어 추출(lemmatization) 등의 작업이 포함됩니다. 아래는 간단한 텍스트 전처리 예시입니다.

from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.stem import PorterStemmer
from nltk.stem import WordNetLemmatizer

text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog"
tokens = word_tokenize(text)
tokens = [word for word in tokens if word.isalpha()]
tokens = [word for word in tokens if word not in stopwords.words('english')]
stemmer = PorterStemmer()
stemmed = [stemmer.stem(word) for word in tokens]
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
lemmatized = [lemmatizer.lemmatize(word) for word in tokens]

print(tokens)
print(stemmed)
print(lemmatized)

텍스트 분석

텍스트 분석은 텍스트 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하여 분류, 군집화, 정보 추출 등의 작업을 수행하는 과정입니다. 주요한 분석 기법으로는 문서 분류(document classification), 감성 분석(sentiment analysis), 토픽 모델링(topic modeling) 등이 있습니다. 아래는 간단한 텍스트 분석 예시입니다.

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

corpus = [
    'This is the first document.',
    'This document is the second document.',
    'And this is the third one.',
    'Is this the first document?',
]
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(corpus)
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X, [1, 2, 3, 4])
print(clf.predict(vectorizer.transform(['This is the fifth document.'])))

텍스트 생성

텍스트 생성은 주어진 텍스트 데이터를 기반으로 새로운 텍스트를 생성하는 과정입니다. 이는 주로 언어 모델(language model)을 이용하여 수행됩니다. 아래는 간단한 텍스트 생성 예시입니다.

import markovify

with open('corpus.txt') as f:
    text = f.read()

text_model = markovify.Text(text)
for i in range(5):
    print(text_model.make_sentence())

위 예제에서는 markovify 라이브러리를 사용하여 텍스트 데이터를 기반으로 임의의 문장을 생성하는 방법을 보여주고 있습니다.

결론

이상으로 파이썬을 활용한 자연어 처리 프로젝트에 대해 알아보았습니다. 텍스트 전처리, 분석, 생성 등의 작업을 수행함으로써 다양한 NLP 응용 프로젝트를 구현할 수 있습니다. 파이썬의 다양한 라이브러리와 도구들을 활용하여 효율적으로 자연어 처리를 수행할 수 있습니다.

참고 자료

Natural Language Processing in Python: https://www.nltk.org/
Scikit-learn: Machine Learning in Python: https://scikit-learn.org/
Markovify: Markov models in Python: https://github.com/jsvine/markovify

목차

텍스트 전처리

텍스트 분석

텍스트 생성

결론

참고 자료