[python] 파이썬 네이처언어 프로세싱 라이브러리를 이용한 문서 군집화
본 블로그 포스트에서는 파이썬의 Natural Language Toolkit (NLTK) 라이브러리를 사용하여 문서 군집화를 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
NLTK 소개
NLTK는 자연어 처리와 관련된 기능을 제공하는 파이썬 라이브러리로, 토큰화, 형태소 분석, 품사 태깅, 구문 분석, 의미 분석 등 다양한 기능을 제공합니다. 이러한 기능을 활용하여 문서 군집화를 수행할 수 있습니다.
문서 군집화란?
문서 군집화는 비슷한 주제 또는 내용을 가진 문서들을 자동으로 그룹화하는 작업입니다. 각 문서의 내용과 특징을 분석하여 유사한 문서들을 하나의 군집으로 묶을 수 있습니다.
NLTK를 사용한 문서 군집화
NLTK를 사용하여 문서 군집화를 수행하려면 다음 단계를 따릅니다.
1. 데이터 전처리
NLTK를 사용하여 문서를 토큰화하고, 불용어를 제거하고, 형태소를 추출하여 데이터를 전처리합니다.
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
nltk.download('punkt')
nltk.download('stopwords')
nltk.download('wordnet')
# 데이터 토큰화
tokens = word_tokenize(text)
# 불용어 제거
stop_words = set(stopwords.words('english'))
filtered_tokens = [word for word in tokens if word.lower() not in stop_words]
# 형태소 추출
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
lemma_tokens = [lemmatizer.lemmatize(token) for token in filtered_tokens]
2. 문서 표현
전처리된 데이터를 바탕으로 각 문서를 적절한 방법으로 표현합니다. 주로 TF-IDF 등의 방법을 활용합니다.
3. 군집화
다양한 군집화 알고리즘 중 K-means 알고리즘 등을 사용하여 문서를 군집화합니다.
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.cluster import KMeans
# TF-IDF로 문서 표현
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(documents)
# K-means 군집화
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)
kmeans.fit(X)
clusters = kmeans.labels_
결론
NLTK를 사용하여 문서 군집화를 수행할 수 있으며, 이를 통해 대량의 문서를 의미 있는 주제별로 자동으로 그룹화할 수 있습니다. 이를 통해 문서 분석 및 정보 검색 등 다양한 응용이 가능해집니다.
위에서 제시한 코드와 방법은 NLTK 및 관련 라이브러리의 기본적인 활용법에 대한 예시일 뿐이며, 실제 프로젝트에 적용하기 위해서는 보다 심도 있는 연구와 검토가 필요합니다.