[자연어 처리 NLP] 🛠️ NLP 데이터 처리 방법: 데이터 전처리 (Data Pre-processing) ✨

자연어 처리(NLP)에서 데이터 전처리는 텍스트를 분석할 수 있는 형태로 변환하는 첫 번째 단계입니다. 이 과정에서는 대화나 문맥 내에서 의미를 이해하는 데 중점을 둡니다. 주요 목표는 챗봇 사람 간의 의미 있는 대화를 촉진하는 것입니다. 😊 예를 들어, "최고의 요리법 좀 알려줘" 또는 "파티 음악 좀 재생해줘" 같은 명령을 챗봇에 주는 것도 이 과정의 일환입니다.

 

데이터 전처리를 통해 모델이 텍스트를 더 잘 이해하고 처리할 수 있도록 하기 위해, 다음과 같은 여러 기술들이 사용됩니다. 🌟

 

[자연어 처리 NLP] 🛠️ NLP 데이터 처리 방법: 데이터 전처리 (Data Pre-processing) ✨

 

 

🔹 데이터 전처리 단계

데이터 전처리는 텍스트를 모델이 이해할 수 있는 형태로 변환하여 성능을 향상시키는 데 큰 역할을 합니다. 이 과정에는 토큰화, 스테밍, 표제어 추출, 정규화, 품사 태깅과 같은 다양한 기법들이 포함됩니다. 각각의 기술에 대해 살펴보겠습니다! 😊

1. 토큰화(Tokenization)

토큰화는 텍스트를 작은 단위로 나누는 과정으로, 이 단위를 토큰(Token)이라고 부릅니다. 토큰은 단어, 부분 단어, 문자 등이 될 수 있습니다. ✂️

토큰화의 종류:

• 단어 토큰화 (Word Tokenization): 텍스트를 개별 단어로 나누는 과정입니다.
  예시: "저는 NLP를 공부합니다." 👉 [‘저는’, ‘NLP를’, ‘공부합니다’, ‘.’]
• 문장 토큰화 (Sentence Tokenization): 텍스트를 개별 문장으로 나누는 과정입니다.
  예시: "오늘은 NLP를 공부해요. 아주 재미있어요!" 👉 [‘오늘은 NLP를 공부해요.’, ‘아주 재미있어요!’]
• 부분 단어 토큰화 (Subword Tokenization): 단어를 접두사, 접미사 등 더 작은 단위로 나누는 과정입니다. 이 과정은 모델이 어휘의 다양성을 더 잘 처리할 수 있도록 도와줍니다. 📝

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2. 스테밍(Stemming)

스테밍은 단어에서 접미사나 접두사를 제거해 어근으로 만드는 과정입니다. 예를 들어, "달리는"과 "달렸다"는 모두 "달리"로 스테밍될 수 있습니다.

스테밍은 레마타이제이션(Lemmatization)에 비해 더 단순한 기법으로, 항상 실제 단어를 생성하지는 않을 수 있습니다. 하지만 속도가 빠르고 비용이 적게 든다는 장점이 있습니다. 🏃

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3. 레마타이제이션(Lemmatization)

레마타이제이션은 단어를 사전 형태(Lemma)로 변환하는 과정입니다. 예를 들어, "달리는"과 "달렸다"는 모두 "달리다"로 레마타이제이션될 수 있습니다. 이를 통해 다양한 형태의 단어를 의미 있는 기본 형태로 묶을 수 있습니다. 🌱

레마타이제이션은 스테밍보다 느리지만, 더 정확하고 의미 있는 단어를 생성해줍니다. 예를 들어, 다음 코드를 사용할 수 있습니다:

from nltk.stem import WordNetLemmatizer
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
print(lemmatizer.lemmatize("달리고", 'v'))  # 출력: 달리다

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4. 정규화(Normalization)

정규화는 텍스트를 표준 형태로 변환하는 과정입니다. 정규화를 통해 텍스트 데이터가 일관되게 처리되도록 하여 모델이 더 잘 이해할 수 있도록 합니다. 🛠️

정규화 기법:

• 소문자화 (Lowercasing): 모든 문자를 소문자로 변환하여 "사과"와 "사과"가 동일하게 처리되도록 합니다.
  예시: "사과" 👉 "사과"
• 구두점 제거 (Removing Punctuation): 구두점은 보통 의미를 크게 가지지 않으므로, 제거됩니다.
  예시: "안녕하세요, 여러분!" 👉 "안녕하세요 여러분"
• 불용어 제거 (Removing Stop Words): "그리고", "의", "이"와 같이 의미가 크지 않은 불용어를 제거합니다.
  예시: "이것은 책입니다." 👉 "책입니다"

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5. 품사 태깅(Part of Speech, POS Tagging)

품사 태깅은 문장에서 각 단어의 **문법적 역할(명사, 동사, 형용사 등)**을 할당하는 과정입니다. 이를 통해 문장의 문법적 구조와 의미를 이해하는 데 도움이 됩니다. 🌟

예시:

• 문장: "이 고양이는 정말 귀엽다."
  품사 태깅 결과: [('이', 'DET'), ('고양이는', 'NOUN'), ('정말', 'ADV'), ('귀엽다', 'ADJ')]

from nltk import pos_tag, word_tokenize
text = "이 고양이는 정말 귀엽다."
tokenized_text = word_tokenize(text)
tags = pos_tag(tokenized_text)
print(tags)

 

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이렇게 다양한 데이터 전처리 기법들을 활용하여, 우리는 텍스트 데이터를 더욱 효율적으로 처리하고 분석할 수 있게 됩니다. 🛠️ NLP의 첫 걸음은 올바른 데이터 전처리에서 시작된다는 점, 잊지 마세요! 🚀✨ 앞으로도 NLP의 다양한 기술들을 통해 더 스마트한 시스템을 만들어 나가기를 바랍니다. 😊✨