6번째 글# 파이썬 데이터 분석, 텍스트 데이터 분석하기 (1)

이전 글에서 AI Data에 대해 간단하게 소개해드렸습니다. 이번 주제는 데이터를 어떻게 분석하는지, 구체적으로 파이썬(Python3)을 어떻게 활용하는지 다뤄보려고 합니다. (이전 글이 궁금하시면 아래 링크를 클릭해주세요.)

5번째 글# AI Data, 수집, 데이터 처리(Data processing)

 

파이썬은 데이터 처리, 데이터 분석, 머신러닝 학습, AI production 등 다양한 방면으로 활용되고, 그 효과 또한 매우 강력한 프로그래밍 언어입니다. 파이썬에 대해서도 차후에 자세히 다뤄보도록 하겠습니다.

 

Python3를 활용하여 텍스트 데이터를 처리하고 분석하는 과정을 (타 프로그래밍 언어에 비해 훨씬) 쉽게 구현할 수 있습니다. 이전 글에서 Scrapy, Beautiful Soup, Selenium 등을 통해 데이터 수집을 할 수 있다고 언급했는데요, 이 또한 파이썬을 통해서 활용할 수 있는 라이브러리들입니다. 뿐만 아니라 수집한 데이터를 처리하는 과정에서도 파이썬 기반의 툴킷들이 매우 유용하게 사용되고 있습니다. 다음은 Python3 기반의 몇 가지 인기 있는 텍스트 분석 도구들입니다.

1. NLTK(Natural Language Toolkit): NLTK는 Python에서 자연어 처리를 위한 포괄적인 라이브러리입니다. 토큰화(Tokenization), 형태소 분석, 품사 태깅(POS Tagging), 감정 분석(Sentiment Analysis), Named Entity Recognition과 같은 작업을 위한 다양한 도구들을 제공합니다.

 

NLTK는 단어 토큰화를 위한 word_tokenize()와 문장 토큰화를 위한 sent_tokenize()와 같이 다양한 토큰화 도구를 제공합니다. 그리고 품사 태깅(POS Tagging)을 수행하기 위한 pos_tag() 및 pos_tag_sents()와 같은 함수를 제공합니다.
접미사를 제거하거나 동사를 부정사 형태로 변환하는 등 단어를 기본 형태로 줄이는 전처리가 필요할 때가 있는데요. 이를 위해 NLTK는 PorterStemmer, WordNetLemmatizer와 같은 다양한 형태소 분석기, 변환기를 제공합니다.

NER(Named Entity Recognition)은 텍스트에서 사람, 조직, 위치 등의 고유 명사 엔티티를 식별하는 머신 러닝 기법입니다. NLTK에서는 ne_chunk() 및 named_entity_recognition()과 같은 함수를 제공합니다. 그 밖에 감정 분석을 위해 SentimentIntensityAnalyzer()와 같은 도구를 제공합니다.

2. SpaCy: SpaCy 또한 매우 유용한 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 라이브러리입니다. 빠르고 효율적인 토큰화, 품사 태깅, 구문 분석(Dependency Parsing), Named Entity Recognition 등의 기능을 제공합니다.

3. Gensim: Gensim은 대규모 텍스트 데이터의 토픽 모델링(Topic Modeling) 및 의미 분석(Semantic Analysis)을 위한 라이브러리입니다. LDA(Latent Dirichlet Allocation), Similarity Queries와 같은 알고리즘을 사용한 Document Representation(문서 표현), 토픽 모델링을 제공합니다.

4. TextBlob: TextBlob은 텍스트 데이터로부터 감성 분석(Sentiment Analysis), 품사 태깅, 명사 구문 추출(Noun Phrase Extraction)과 같은 일반적인 자연어 처리 작업을 위한 도구입니다.

 

5. KoNLPy: KoNLPy는 한국어 자연어 처리를 위한 파이썬 라이브러리입니다. 토큰화, 품사 태깅, 구문 분석 등 다양한 NLP 작업을 위한 도구를 제공합니다. KoNLPy는 MeCab, Kkma, Hannanum 등 5가지 한국어 처리 백엔드(Back-end)를 활용하여 NLP 작업을 수행하고, 이 백엔드는 유저가 선택할 수 있습니다. 참고로 이 중 MeCab이 속도와 정확성으로 인해 가장 널리 사용되는 백엔드입니다. KoNLPy는 오픈소스이며 활발하게 유지 관리되고 있습니다.

 

이는 Python에서 사용할 수 있는 수많은 텍스트 분석 도구 중 몇 가지 예에 불과합니다. 각 도구에는 고유한 장단점이 있으며, 프로젝트의 요구 사항에 따라 알맞은 도구를 선택하여 쓸 수 있습니다.