[python] 파이썬 네이처언어 프로세싱 라이브러리를 이용한 텍스트 분석 대시보드

21 Dec 2023

python

인간의 언어는 매우 다채롭고 복잡합니다. 이에 따라 텍스트 데이터를 분석하고 해석하는 능력은 매우 중요합니다. 파이썬 네이처언어프로세싱 라이브러리는 이러한 텍스트 데이터를 처리하고 분석하는 데 매우 유용한 도구입니다.

1. 파이썬 네이처언어프로세싱 라이브러리(NLTK)

NLTK(Natural Language Toolkit)는 파이썬의 자연어 처리 및 텍스트 분석을 위한 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 토큰화, 형태소 분석, 개체명 인식 등과 같은 다양한 기능을 제공하여 텍스트 데이터를 처리하는 데 적합합니다.

2. 텍스트 데이터 전처리

텍스트 데이터를 분석하기 전에는 적절한 전처리 과정이 필요합니다. 이 과정에는 특수문자 제거, 불용어 처리, 토큰화 등이 포함됩니다.

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
nltk.download('punkt')
nltk.download('stopwords')

text = "텍스트 데이터를 효과적으로 분석하기 위해 전처리가 필요합니다."
tokens = word_tokenize(text)
stop_words = set(stopwords.words('korean'))
filtered_tokens = [word for word in tokens if word.lower() not in stop_words]

3. 단어 빈도수 분석

텍스트에서 각 단어의 빈도수를 분석하여 가장 많이 등장하는 단어를 확인할 수 있습니다.

from nltk import FreqDist
fdist = FreqDist(filtered_tokens)

4. 문서 유사도 분석

NLTK를 사용하여 텍스트 데이터 간의 유사도를 계산할 수 있습니다.

from nltk.corpus import reuters
from nltk import TextCollection
corpus = TextCollection(reuters.fileids())
similarity = corpus.tf_idf('document1.txt', 'document2.txt')

5. 감정 분석

NLTK의 감정 사전을 이용하여 텍스트 데이터의 감정을 분석할 수 있습니다.

from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer
sia = SentimentIntensityAnalyzer()
sentiments = sia.polarity_scores("이 영화는 정말로 멋있었다!")

6. 텍스트 분석 대시보드

파이썬의 Dash 라이브러리를 사용하여 텍스트 분석 결과를 시각적으로 나타내는 대시보드를 만들 수 있습니다. 이 대시보드는 단어 빈도수, 문서 유사도, 감정 분석 등의 결과를 사용자 친화적인 형태로 제공할 수 있습니다.

위와 같이, 파이썬 네이처언어프로세싱 라이브러리(NLTK)를 사용하여 텍스트 데이터를 분석하고 이를 시각적으로 표현하는 대시보드를 구현하는 것은 매우 흥미로운 일이 될 것입니다.

참고 자료

Natural Language Toolkit: NLTK 공식 홈페이지
Dash: Dash 공식 홈페이지 - Plotly

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