파이썬 텍스트 마이닝 라이브러리 - NLTK(Natural Language Toolkit)

 

 

NLTK(Natural Language Toolkit) 

NLTK(Natural Language Toolkit)는 파이썬에서 자연어 처리를 위한 라이브러리로, 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있도록 도와줍니다. NLTK는 영어 자연어 처리를 중심으로 개발되었으며, 문서 분류, 정보 추출, 단어 토큰화, 형태소 분석, 구문 분석, 개체명 인식, 감성 분석 등 다양한 자연어 처리 작업을 지원합니다.

 

 

NLTK에서 제공하는 주요 기능

 

1. 말뭉치(Corpus) 및 언어 자원 관리
   • 영어 텍스트 말뭉치를 제공하며, 텍스트 말뭉치를 쉽게 다룰 수 있는 인터페이스를 제공합니다.
   • 말뭉치를 이용해 단어 빈도, 어휘 다양성 등의 통계 정보를 계산할 수 있습니다.
2. 텍스트 전처리(Text Preprocessing)
   • 텍스트 데이터를 처리하기 전에 필요한 전처리 작업을 수행할 수 있습니다.
   • 단어 토큰화, 정규화, 불용어 제거, 대/소문자 변환 등을 지원합니다.
3. 형태소 분석(Morphological Analysis)
   • 토큰화된 단어들을 형태소로 분석하고 태깅할 수 있습니다.
   • 단어의 품사를 태깅하거나 개체명 인식을 수행할 수 있습니다.
4. 구문 분석(Syntactic Parsing)
   • 텍스트의 문장 구조를 분석하여 트리 형태로 표현할 수 있습니다.
   • 문장의 구조를 파악하여 의미를 추출하거나, 문장 간 관계를 파악할 수 있습니다.
5. 분류(Classification)
   • 텍스트 데이터를 분류할 수 있는 기능을 제공합니다.
   • 분류 모델 학습, 특징 추출, 분류기 평가 등을 지원합니다.

NLTK는 많은 예제와 튜토리얼을 제공하여, 파이썬으로 자연어 처리를 처음 접하는 사용자도 쉽게 배울 수 있도록 도와줍니다. 또한 NLTK는 커뮤니티가 활발하게 활동하고 있어, 다양한 자연어 처리 작업을 수행하는 데 유용한 다양한 패키지와 툴킷을 제공합니다.

 

 

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NLTK 사용방법

 

NLTK(Natural Language Toolkit)는 파이썬에서 자연어 처리를 위해 사용되는 라이브러리입니다. NLTK를 사용하여 텍스트 마이닝, 자연어 처리, 감성 분석 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

NLTK를 사용하기 위해서는 먼저 NLTK 라이브러리를 설치해야 합니다. 파이썬 패키지 관리자(pip)를 사용하여 설치할 수 있습니다. 아래 명령어를 콘솔에 입력하면 됩니다.

pip install nltk

 

NLTK 라이브러리를 설치한 후, 다음과 같이 파이썬 코드에서 NLTK를 import하여 사용할 수 있습니다. 

import nltk

 

 

NLTK에서 제공하는 주요 기능은 다음과 같습니다.

 

Tokenization: 문서를 단어나 문장으로 분리하는 기능을 제공합니다.

from nltk.tokenize import word_tokenize
text = "This is a sample sentence."
tokens = word_tokenize(text)
print(tokens)

 

Stemming: 단어의 어근을 추출하여 같은 의미를 가지는 단어를 하나의 형태로 통일하는 기능을 제공합니다.

from nltk.stem import PorterStemmer
stemmer = PorterStemmer()
print(stemmer.stem('working'))

 

Lemmatization: 단어의 원형을 찾아서 통일하는 기능을 제공합니다.

from nltk.stem import WordNetLemmatizer
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
print(lemmatizer.lemmatize('working', pos='v'))

 

POS Tagging: 단어의 품사를 태깅하는 기능을 제공합니다.

from nltk import pos_tag
tokens = word_tokenize("This is a sample sentence.")
tags = pos_tag(tokens)
print(tags)

 

Chunking: 문장에서 구문을 추출하는 기능을 제공합니다.

from nltk.chunk import RegexpParser
sentence = [("the", "DT"), ("little", "JJ"), ("yellow", "JJ"), ("dog", "NN"), ("barked", "VBD"), ("at", "IN"), ("the", "DT"), ("cat", "NN")]
grammar = "NP: {<DT>?<JJ>*<NN>}"
cp = RegexpParser(grammar)
result = cp.parse(sentence)
print(result)

 

Sentiment Analysis: 문서의 감성(긍정/부정)을 분석하는 기능을 제공합니다.

from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer
sia = SentimentIntensityAnalyzer()
print(sia.polarity_scores("I love this product."))​

 

 

 

이 외에도 NLTK에서 제공하는 다양한 기능이 있으며, NLTK 공식 문서를 참고하시면 더 자세한 사용 방법을 확인할 수 있습니다.