[python] 텍스트 전처리를 위한 파이썬 기술 소개

22 Dec 2023

python

텍스트 데이터는 다양한 형태와 구조를 가지고 있기 때문에 분석하기 전에 전처리가 필요합니다. 파이썬은 다양한 라이브러리를 활용하여 텍스트 데이터를 효과적으로 다룰 수 있는데요, 여기에서는 주요한 텍스트 전처리 기술과 파이썬 라이브러리에 대해 소개하겠습니다.

토큰화

토큰화는 텍스트를 토큰이라 불리는 작은 부분으로 나누는 과정을 말합니다. 이를 위해 파이썬의 Natural Language Toolkit (NLTK)와 같은 라이브러리를 활용할 수 있습니다.

예를 들어, 다음 문장을 토큰화할 때:

from nltk.tokenize import word_tokenize
text = "NLTK를 사용한 텍스트 토큰화"
tokens = word_tokenize(text)
print(tokens)

출력 결과는:

['NLTK를', '사용한', '텍스트', '토큰화']

불용어 처리

불용어는 분석에 있어 중요하지 않거나 반의어가 없는 단어로, 일반적으로 제거하는 것이 좋습니다. NLTK 라이브러리를 사용하여 텍스트에서 불용어를 제거할 수 있습니다.

from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
text = "This is an example sentence with some stopwords"
stop_words = set(stopwords.words('english'))
words = word_tokenize(text)
filtered_words = [word for word in words if word.lower() not in stop_words]
print(filtered_words)

어간 추출

어간 추출은 단어의 기본 형태를 찾아내는 과정으로, 동일한 의미를 가지는 여러 단어를 하나의 단어 형태로 통일합니다. NLTK 라이브러리를 사용하여 어간 추출을 수행할 수 있습니다.

from nltk.stem import PorterStemmer
stemmer = PorterStemmer()
words = ["cats", "cacti", "dogs", "running", "running", "runner"]
for word in words:
    print(f"{word}의 어간: {stemmer.stem(word)}")

표제어 추출

표제어 추출은 단어의 원형을 찾아내는 과정으로, 단어의 문맥을 고려하여 형태소 분석을 수행하여 단어의 원형을 추출합니다. NLTK 라이브러리를 사용하여 표제어 추출을 수행할 수 있습니다.

from nltk.stem import WordNetLemmatizer
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
words = ["am", "is", "are", "was", "were"]
for word in words:
   print(f"{word}의 표제어: {lemmatizer.lemmatize(word)}")

정규화

정규화는 텍스트 데이터를 일관된 형태로 변환하는 과정을 말합니다. 이를 위해 파이썬의 문자열 함수를 사용하여 소문자 변환, 특수문자 제거 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

text = "Text normalization involves converting text into lowercase and removing special characters."
normalized_text = text.lower()
print(normalized_text)

파이썬에서의 텍스트 전처리 라이브러리

파이썬에서는 NLTK 외에도 SpaCy, TextBlob, Gensim 등의 라이브러리가 텍스트 전처리를 위한 다양한 기능을 제공합니다. 적절한 라이브러리를 선택하여 텍스트 데이터를 효과적으로 다룰 수 있습니다.

텍스트 전처리는 자연어 처리의 핵심 단계 중 하나로, 데이터를 효과적으로 처리하여 좀 더 정확하고 유의미한 결과를 얻을 수 있도록 도와줍니다. 이러한 파이썬 기술을 활용하여 텍스트 데이터를 전처리하는 과정을 통해 더 나은 자연어 처리 결과를 얻을 수 있습니다.

목차

토큰화

불용어 처리

어간 추출

표제어 추출

정규화

파이썬에서의 텍스트 전처리 라이브러리