자연어 처리(NLP)는 인공지능의 한 분야로, 사람의 언어를 컴퓨터가 인식하고 처리하도록 하는 기술입니다. 파이썬에는 NLP를 위한 다양한 라이브러리가 있으며, 그 중에서 넷러 언어 프로세싱(NLTK)는 가장 유명한 라이브러리 중 하나입니다. 이 라이브러리를 사용하면 문장을 간단하게 분석하고 분류할 수 있습니다.

NLTK 소개

NLTK는 파이썬으로 작성된 자연어 처리 도구 모음으로, 토큰화(tokenization), 형태소 분석(lemmatization), 품사 태깅(part-of-speech tagging) 등의 다양한 NLP 작업을 수행할 수 있습니다. 또한, NLTK는 많은 샘플 자료와 예제 데이터를 제공하여 자연어 처리를 처음 시작하는 사용자들에게 많은 도움이 됩니다.

NLTK를 활용한 문장 분류

NLTK를 사용하면 간단한 문장 분류 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 문장 분류(classification)는 문장을 여러 범주로 분류하는 작업을 말합니다. 예를 들어, “이 영화 정말 재미있어”라는 문장을 긍정적인 문장으로 분류하거나, “그 책은 너무 지루했어”라는 문장을 부정적인 문장으로 분류하는 작업이 이에 해당합니다.

NLTK를 사용하여 문장을 분류하는 예제 코드는 아래와 같습니다.

import nltk
from nltk.classify import NaiveBayesClassifier
from nltk.tokenize import word_tokenize

# 훈련 데이터
train_data = [
    (word_tokenize("재미있는 영화"), 'positive'),
    (word_tokenize("지루한 책"), 'negative'),
]

# 분류기 훈련
classifier = NaiveBayesClassifier.train(train_data)

# 테스트 데이터
test_data = word_tokenize("영화가 정말 재미있어")

# 문장 분류
classification = classifier.classify(test_data)
print(classification)

위 코드는 NLTK의 NaiveBayesClassifier를 사용하여 간단한 문장 분류 작업을 수행하는 예제입니다.

NLTK를 사용하여 문장 분류를 수행하는 방법과 실제 코드를 통해 자연어 처리를 시작하는 데 도움이 되었기를 바랍니다.

참고 자료

• NLTK 공식 홈페이지
• Bird, Steven, Edward Loper and Ewan Klein (2009), Natural Language Processing with Python. O’Reilly Media.