자연어 처리를 위한 기본적인 이해와 활용 (Feat. KoNLPy)

자연어 처리의 기본 개념과 Python을 이용한 한국어 텍스트 분석 라이브러리인 'KoNLPy'를 사용한 예제들을 소개합니다.

1. 자연어 처리(Natural Language Processing) 자연어 처리(NLP)란 일상에서 사용하는 자연 언어에 대한 컴퓨터의 이해와 처리를 목표로 하는 과학입니다. 컴퓨터는 자연어를 직접 이해할 수 없기 때문에 NLP에서는 자연어의 의미 분석해 컴퓨터가 처리할 수 있도록 변환합니다.
2. 토크나이징(Tokenizing) 토크나이징은 문장을 의미 있는 가장 작은 단위인 토큰으로 나누는 과정입니다. 토크나이징의 성능은 어떻게 토크나이징을 수행하는지에 따라 차이가 날 수 있습니다.
3. 형태소 분석(Morphological Analysis형태소 분석은 자연어 문장을 형태소라는 최소 의미 단위로 분할하고 각 형태소의 품사를 판별 과정입니다. 한국어 형태소 분석 라이브러리로는 'KoNLPy'가 있습니다.
4. KoNLPy 활용 KoNLPy는 기본적인 한국어 자연어 처리를 위한 파이썬 라이브러리로, 다양한 형태소 분석기를 제공합니다 (Hannanum, Kkma, Komoran, OKT 등). 아래 예제는 KoNLPy를 사용한 텍스트 분석을 보여줍니다.

python

from konlpy.tag import Okt
okt = Okt()
text = '아버지가 방에 들어가신다okt.pos(text)

위 코드는 아버지가 방에 들어가신다 라는 문장의 형태소를 분석하고 출력하는 예제입니다. 결과는 아래와 같습니다.

[('아버지', 'Noun'), ('가', 'Josa'), ('방', 'Noun'), ('에', 'Josa'), ('들어가신다', 'Verb')]