자연어 처리: 텍스트 데이터를 다루고 분석

자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 파이썬을 사용하여 텍스트 데이터를 다루고 분석하는 과정입니다. 아래에서 이에 대한 상세한 설명을 제공하겠습니다.

1. 이론 설명

• 자연어 처리: 사람이 사용하는 언어인 자연어를 컴퓨터가 이해하고 처리하는 분야.
• 텍스트 데이터: 문자, 단어, 문장 등으로 구성된 텍스트 정보.
• NLP 라이브러리: 텍스트 처리를 위한 도구와 라이브러리, 예를 들면 NLTK, SpaCy, TextBlob 등.

2. 변수 선언

• 텍스트 데이터를 변수에 저장하여 분석 및 처리하는 데 사용됨.

3. 자료형 확인

• 텍스트 데이터는 문자열 자료형(str)으로 표현됩니다.

4. 자료형 변환

• 텍스트 데이터를 다른 자료형으로 변환할 필요가 있는 경우가 있습니다. 예를 들어, 문자열을 숫자로 변환할 때 사용합니다.

5. 자료형 간 연산

• 텍스트 데이터 간에는 연산이 적용되지 않으며, 주로 문자열 연산이 사용됩니다.

6. 실습과 예제

• 실제 텍스트 데이터를 다루고 분석하는 예제를 통해 자연어 처리를 학습합니다.

7. 추가 학습

• NLP의 다양한 주제를 학습하여 텍스트 분류, 감정 분석, 기계 번역 등을 다룰 수 있습니다.

8. 코딩 내용

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize

# 텍스트 데이터 생성
text = "자연어 처리는 텍스트 데이터를 다루고 분석하는 중요한 분야입니다."

# 문장 토큰화
sentences = nltk.sent_tokenize(text)

# 단어 토큰화
words = word_tokenize(text)

# 불용어 제거
from nltk.corpus import stopwords
stop_words = set(stopwords.words("korean"))
filtered_words = [word for word in words if word.lower() not in stop_words]

# 어간 추출
from nltk.stem import PorterStemmer
stemmer = PorterStemmer()
stemmed_words = [stemmer.stem(word) for word in filtered_words]

 

9. 전문 용어 설명

• 토큰화: 텍스트를 단어나 문장 단위로 분할하는 작업.
• 불용어: 텍스트에서 의미 없는 단어(접속사, 조사 등)를 제거하는 작업.
• 어간 추출: 단어의 원형을 추출하는 작업. 예를 들어, "running"에서 "run"을 추출합니다.