[perl] 알고리즘과 자연어 처리
자연어 처리에서 텍스트 데이터를 다루다 보면 텍스트의 양식이나 구조를 통일화하는 작업이 필요합니다. 이를 위해 텍스트 정규화 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 이번 포스트에서는 가장 일반적인 텍스트 정규화 방법인 토큰화, 불용어 제거, 어간 추출, 표제어 추출에 대해 알아보겠습니다.
토큰화 (Tokenization)
토큰화는 텍스트를 작은 단위로 쪼개는 작업을 말합니다. 보통 단어 단위로 쪼갤 때 사용되며, 간단한 공백 기준으로 나누거나 정규 표현식을 이용해 구두점과 단어를 구분할 수 있습니다.
use Text::ExtractWords;
my $string = "토큰화는 텍스트를 작은 단위로 쪼개는 작업을 말합니다.";
my @words = extract_words($string);
print join(", ", @words);
불용어 제거 (Stopword Removal)
불용어는 자주 등장하지만 분석에 큰 영향을 미치지 않는 단어들을 말합니다. 이러한 불용어를 제거하여 분석의 효율성을 높일 수 있습니다.
my @stopwords = ("는", "를", "작은", "에", "하", "말합니다");
my @filtered_words;
foreach my $word (@words) {
push(@filtered_words, $word) unless $word ~~ @stopwords;
}
print join(", ", @filtered_words);
어간 추출 (Stemming)
어간 추출은 단어의 어간을 찾아내는 작업을 말합니다. 이를 통해 형태적 변화에 상관없이 단어의 어간을 비교하여 분석의 정확성을 높일 수 있습니다.
use Lingua::Stem::Snowball;
my $stemmer = Lingua::Stem::Snowball->new( lang => 'ko' );
my @stems = $stemmer->stem(@filtered_words);
print join(", ", @stems);
표제어 추출 (Lemmatization)
표제어 추출은 단어의 원형을 추출하는 작업을 말합니다. 이를 통해 단어 간의 연관성을 더 정확하게 분석할 수 있습니다.
my $tokenizer = Lingua::KO::Tokenizer->new();
my @lemmas = $tokenizer->tokenize($string);
print join(", ", @lemmas);
텍스트 정규화 알고리즘을 사용하여 텍스트 데이터를 처리하면 자연어 처리를 보다 효율적으로 진행할 수 있습니다. 다양한 언어 및 도메인에 따라 적합한 알고리즘을 선택하여 적용해 보세요.