[python] 파이썬 네이처언어 프로세싱 라이브러리를 이용한 문서 분류
인공 지능 및 자연어 처리 분야에서 문서 분류는 중요한 주제 중 하나로, 이를 위해 다양한 라이브러리와 도구들이 사용되고 있습니다. 본 블로그 글에서는 파이썬의 네이처언어 프로세싱 라이브러리를 이용하여 효과적으로 문서 분류를 수행하는 방법을 알아보겠습니다.
목차
1. 네이처언어 프로세싱(NLP) 라이브러리 소개
파이썬에는 네이처언어 프로세싱 라이브러리로 불리우는 여러 유용한 패키지들이 있습니다. 예를 들어, NLTK(Natural Language Toolkit)와 spaCy 같은 라이브러리는 문서 분류, 개체 인식, 품사 태깅 등 다양한 NLP 작업을 수행하는 데 도움을 줍니다.
2. 문서 분류를 위한 네이처언어 프로세싱 라이브러리 활용
문서 분류를 위해 네이처언어 프로세싱 라이브러리를 활용하는 과정은 간단합니다. 먼저, 텍스트 데이터를 전처리하여 토큰화(tokenization)하고, 불필요한 단어를 제거하는 등의 작업을 수행합니다. 이후, 사전에 정의된 분류 모델을 사용하여 텍스트를 분류하는데 활용할 수 있습니다.
다음은 NLTK 라이브러리를 사용하여 문서 분류를 수행하는 간단한 예제 코드입니다.
import nltk
from nltk.corpus import movie_reviews
import random
documents = [(list(movie_reviews.words(fileid)), category)
for category in movie_reviews.categories()
for fileid in movie_reviews.fileids(category)]
random.shuffle(documents)
all_words = nltk.FreqDist(w.lower() for w in movie_reviews.words())
word_features = list(all_words)[:2000]
def document_features(document):
document_words = set(document)
features = {}
for word in word_features:
features['contains({})'.format(word)] = (word in document_words)
return features
featuresets = [(document_features(d), c) for (d,c) in documents]
train_set, test_set = featuresets[100:], featuresets[:100]
classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(train_set)
print(nltk.classify.accuracy(classifier, test_set))
위 코드는 NLTK 라이브러리를 사용하여 영화 리뷰 문서를 긍정적 또는 부정적으로 분류하는 작업을 수행합니다.
3. 결론
파이썬의 네이처언어 프로세싱 라이브러리를 활용하면 문서 분류 작업을 간편하고 효율적으로 수행할 수 있습니다. 이러한 라이브러리들을 습득하고 활용함으로써 NLP와 관련된 다양한 실무 응용에 도움이 될 것입니다.
이상으로 파이썬 네이처언어 프로세싱 라이브러리를 이용한 문서 분류에 대한 블로그 글을 마치도록 하겠습니다. 감사합니다.