자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 인간의 언어를 이해하고 해석하는 컴퓨터 알고리즘을 연구하는 인공지능의 한 분야입니다. Python은 NLP를 위한 강력한 라이브러리와 프레임워크를 제공하며, 이는 텍스트 데이터 분석과 언어 처리 작업을 용이하게 합니다.
Python과 NLP
Python은 다양한 NLP 작업을 위한 광범위한 라이브러리를 제공합니다. 대표적인 라이브러리로는 NLTK(Natural Language Toolkit), SpaCy, Gensim, TextBlob 등이 있습니다. 이 섹션에서는 이러한 라이브러리의 기본 사용법을 살펴봅니다.
NLTK를 사용한 기본 텍스트 처리
NLTK는 Python에서 가장 오래되고 광범위하게 사용되는 NLP 라이브러리 중 하나입니다.
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import nltk
nltk.download(‘punkt’)
from nltk.tokenize import word_tokenize
text = “Hello, welcome to the world of Python NLP.”
tokens = word_tokenize(text)
print(tokens)
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SpaCy를 사용한 고급 텍스트 처리
SpaCy는 산업용 NLP 작업을 위해 설계된 또 다른 강력한 라이브러리입니다.
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import spacy
nlp = spacy.load(“en_core_web_sm”)
doc = nlp(“Apple is looking at buying U.K. startup for $1 billion”)
for ent in doc.ents:
print(ent.text, ent.label_)
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Gensim을 사용한 토픽 모델링
Gensim은 토픽 모델링과 문서 유사성 분석에 사용됩니다.
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from gensim import corpora, models
documents = [“Human machine interface for lab abc computer applications”,
“A survey of user opinion of computer system response time”,
“The EPS user interface management system”]
texts = [[word for word in document.lower().split()] for document in documents]
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
lda_model = models.LdaModel(corpus, num_topics=3, id2word=dictionary, passes=15)
topics = lda_model.print_topics(num_words=4)
for topic in topics:
print(topic)
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NLP 프로젝트 예제
이 섹션에서는 Python과 NLP 라이브러리를 사용하여 감성 분석, 텍스트 요약, 이름 엔티티 인식(NER) 등 복잡한 NLP 작업을 수행하는 방법을 탐구합니다.
텍스트블롭을 사용한 감성 분석
TextBlob는 간단한 NLP 작업에 유용한 라이브러리입니다.
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from textblob import TextBlob
feedback = “I love this product. It works great!”
blob = TextBlob(feedback)
print(blob.sentiment)
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Python과 그 라이브러리들은 NLP를 비롯한 다양한 데이터 과학 작업을 위한 강력한 도구입니다. 본 게시물에서 소개된 라이브러리와 코드 예제를 활용하여 여러분의 NLP 프로젝트를 시작해 보세요.
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