파이썬으로 데이터 전처리하기: 텍스트 분류

파이썬으로 데이터 전처리하기: 텍스트 분류

서론

데이터 분석과 머신러닝에서 데이터 전처리는 매우 중요한 작업이다. 특히 텍스트 데이터를 다루는 경우, 데이터 전처리 과정은 더욱 중요해진다. 이번 포스팅에서는 파이썬을 사용하여 텍스트 데이터를 전처리하고, 텍스트 분류에 활용하는 방법에 대해 알아보겠다.

1. 텍스트 데이터 전처리

텍스트 데이터 전처리는 크게 토큰화, 정제, 정규화, 불용어 처리 등의 단계로 나눌 수 있다. 토큰화는 텍스트를 단어 또는 문장으로 나누는 작업을 말한다. 파이썬의 NLTK(Natural Language Toolkit) 라이브러리를 사용하여 텍스트 데이터를 토큰화할 수 있다. 정제는 텍스트 데이터에서 불필요한 문자, 기호, 공백 등을 제거하는 작업이다. 정규화는 단어의 형태를 통일시키는 작업으로, 대소문자 통합, 단어 원형으로 변환 등을 수행한다. 마지막으로 불용어 처리는 의미 없는 단어를 제거하는 작업으로, 관사, 조사, 전치사 등의 단어들을 제거한다.

2. 텍스트 분류 모델링

텍스트 분류는 주어진 텍스트를 사전에 정의된 카테고리로 분류하는 작업을 말한다. 예를 들어, 영화 리뷰를 긍정적인 리뷰와 부정적인 리뷰로 분류하는 경우가 있을 수 있다. 텍스트 분류 모델링은 대부분의 경우 머신러닝 알고리즘을 사용한다.

2.1. 피처 추출

텍스트 데이터를 적절한 형태로 변환하여 모델의 입력으로 사용해야 한다. 이를 위해 피처 추출이 필요한데, 피처 추출은 텍스트 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하는 작업이다. 가장 간단한 방법은 단어의 출현 빈도를 계산하여 벡터로 표현하는 것이다. 이러한 방법을 BOW(Bag of Words)라고 한다.

2.2. 분류 모델링

피처를 추출한 후, 추출한 피처와 라벨을 가지고 분류 모델을 학습시킬 수 있다. 대표적인 분류 알고리즘에는 나이브 베이즈, 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신(SVM) 등이 있다. 이러한 알고리즘을 사용하여 텍스트를 분류할 수 있다.

3. 파이썬을 활용한 예시

아래의 예시는 영화 리뷰 데이터를 사용하여 텍스트 분류 모델을 만드는 과정이다.

```python import pandas as pd from sklearn.featureextraction.text import CountVectorizer from sklearn.naivebayes import MultinomialNB

데이터 불러오기

data = pd.read_csv('reviews.csv')

데이터 전처리

data['review'] = data['review'].apply(clean_text)

피처 추출

vectorizer = CountVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(data['review'])

분류 모델링

model = MultinomialNB() model.fit(X, data['label']) ```

결론

이렇게 파이썬을 사용하여 텍스트 데이터를 전처리하고, 텍스트 분류 모델을 만들 수 있다. 데이터 전처리 과정에서는 토큰화, 정제, 정규화, 불용어 처리 등을 수행하며, 텍스트 분류 모델링에서는 피처 추출과 분류 알고리즘을 사용한다. 이러한 방법을 사용하여 다양한 텍스트 분류 문제를 해결할 수 있다.