훗티

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nltk로는 한글 텍스트를 분석하기는 적합하지 않다. 각 단어가 공백으로 분리되어있는 영어와는 다르게 한글은 더 복잡한 구조를 띈다. 그렇기 때문에 텍스트 전처리 과정은 한글에 최적화된 konlpy를 쓴다. 라이브러리 konlpy에서 제공하는Okt()를 활용하여 형태소, 명사, 품사 태깅을 해보자. from konlpy.tag import Okt t = Okt() text = "한국에서 인간 심리학은 역사적으로 감정, 대인 관계 및 사회적 조화에 대한 이해를 깊이 간직한 풍부한 문화적 역사 때문에 매우 중요한 주제로 다뤄져 왔습니다. 유교, 불교, 무속신앙의 독특한 전통을 토대로 발전해 온 한국의 심리학은 국내외 수많은 이론과 실제를 수용하여 현대적인 심리학 연구에 기여하고 있습니다. 한국의 급속한 산업..

텍스트를 토큰화시킨후 품사를 태깅 시키는 방법에 대해서 알아보겠습니다. import nltk from nltk.tokenize import word_tokenize text = "I went to the store yesterday and bought some bread and milk, but I realized I forgot my wallet at home." tokens = word_tokenize(text) for each in nltk.pos_tag(tokens): print(f"{each[0]} ({each[1]})") text를 word_tokenize()로 토큰화하고나서 각 토큰을 nltk.pos_tag()로 품사를 붙여줍니다. 각 단어에 품사가 붙여진걸 볼 수 있습니다. 품사 약어 설명..

텍스트 마이닝에서 불필요하거나 분석 대상이 아닌 단어를 뜻하는 노이즈 및 불용어 제거는 필수 전처리 단계이며 분석결과의 정확성에 크게 영향을 끼친다. nltk에서는 기본적으로 아래와 같은 불용어 리스트를 제공한다. ['i', 'me', 'my', 'myself', 'we', 'our', 'ours', 'ourselves', 'you', "you're", "you've", "you'll", "you'd", 'your', 'yours', 'yourself', 'yourselves', 'he', 'him', 'his', 'himself', 'she', "she's", 'her', 'hers', 'herself', 'it', "it's", 'its', 'itself', 'they', 'them', 'their'..

텍스트 마이닝과 정규표현식은 서로 뗄레야 뗄 수 없는 사이입니다. 복잡한 정규표현식이지만 알아두면 좋은 몇 가지 기능만 살펴보겠습니다. [ ] import re text = "The vibrant colors of the autumn leaves created a mesmerizing view in the serene forest." print(re.findall("[a]", text)) text라는 문자열에서 알파벳 a를 추출해 옵니다. 총 5개가 추출된 것을 확인 할 수 있습니다. 예를 들어 [a] 대신 [ab]를 입력할 경우 알파벳 a와 b를 순서대로 추출해줍니다. 주로 쓰이는 표현법은 다음과 같습니다. 숫자: [0123456789] 또는 [0-9] 알파벳(소문자) : [a-z] 알파벳(대문자) :..

텍스트 마이닝에서 토큰화는 일반적으로 단어 토큰화를 의미한다. 주어진 텍스트를 단어 단위로 나누어 준다. 대표적으로 word_tokenize()와 WordPunctTokenizer를 사용한다. from nltk.tokenize import word_tokenize from nltk.tokenize import WordPunctTokenizer para = "오늘 해가 아름답게 떴다. 나는 밖에서 커피를 즐겼다. 새들이 즐거운 노래를 불렀다. 공기는 만개한 꽃의 냄새로 가득했다. 완벽한 아침이었다." for word in word_tokenize(para): print(word) for word in WordPunctTokenizer().tokenize(para): print(word) 텍스트가 한글인 경..

카운트 기반 텍스트 마이닝 전처리 과정에서 활용되는 단어 토큰화와 달리 문장 토큰화는 텍스트를 문장 단위로 나누어줍니다. from nltk.tokenize import sent_tokenize para = "The sun rose beautifully today. I enjoyed my coffee outside. Birds sang their cheerful tunes. The air smelled of blooming flowers. It was a perfect morning." for sent in sent_tokenize(para): print(sent) 코드 실행 시 문장 단위로 나누어 리스트 형태로 저장해줍니다. 위의 sent_tokenize()는 영어를 기반으로 학습된 모델이 사용되지만 마..