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파이썬에서 NLTK 토큰화: 빠르게 시작하는 방법

컴퓨터 세상은 급격하게 발전하면서 텍스트 데이터를 효과적으로 분석하는 것이 중요해졌습니다. 자연어 처리(NLP)에서 중요한 기술 중 하나인 **토큰화(Tokenization)**는 텍스트를 작게 나눠서 토큰이라 불리는 작은 단위로 분해하는 것 입니다. 이 글에서는 텍스트 및 문장의 토큰화에 특화된 파이썬 라이브러리인 NLTK를 살펴보고, NLTK의 강력한 토큰화 능력에 대해 살펴보겠습니다.

파이썬 판다스 데이터프레임에서 코딩을 하지 않고 빠르게 데이터 시각화를 만드는 방법이 있는걸까요?

PyGWalker 는 시각화와 함께 탐색적 데이터 분석을위한 Python 라이브러리입니다. PyGWalker (opens in a new tab)는 pandas 데이터 프레임 (및 폴라를 사용하는 데이터 프레임)을 Tableau 스타일의 사용자 인터페이스로 변환하여 데이터 분석 및 데이터 시각화 작업 흐름을 단순화 할 수 있습니다.

PyGWalker for Data visualization (opens in a new tab)

토큰화란 무엇인가요?

NLP의 맥락에서 "토큰화(Tokenization)"란 텍스트 문자열을 개별 구성 요소로 나누는 것을 의미합니다. 이 구성 요소, 또는 *토큰(token)*은 사용 된 방법에 따라 단어, 문구 또는 문장 일 수 있습니다. 토큰화는 복잡한 텍스트를 기계가 분석하고 이해하기 쉬운 형식으로 변환하는 데 도움이 됩니다.

NLTK - 텍스트 처리의 파이썬 방식

자연어 처리 도구 NLTK(Natural Language Toolkit)는 NLP에 사용되는 강력한 파이썬 라이브러리 입니다. 이 라이브러리는 오늘 포커스인 토큰화와 같은 기본 문자열 조작 작업부터 감정 분석, 개체 인식 및 기계 번역과 같은 고급 작업까지 다양한 작업에 대한 도구를 제공합니다.

NLTK의 토큰화 과정

NLTK를 사용한 토큰화는 크게 두 가지 유형으로 분류할 수 있습니다:

  1. 단어 토큰화
  2. 문장 토큰화

nltk.word_tokenize로 단어 토큰화

단어 토큰화는 큰 텍스트 샘플을 단어로 분리하는 과정 입니다. NLTK의 word_tokenize 함수를 사용하면 파이썬에서 문자열을 쉽게 토큰화할 수 있습니다. 다음 예를 살펴보겠습니다.

from nltk.tokenize import word_tokenize
 
text = "NLTK is a leading platform for building Python programs."
tokens = word_tokenize(text)
print(tokens)

위의 예제에서 nltk.word_tokenize 함수는 문자열을 개별 단어로 나누어 줍니다.

nltk.sent_tokenize로 문장 토큰화

반면에, 문장 토큰화(Sentence tokenization)는 텍스트를 문장으로 나누는 과정입니다. 이는 종결 기호 (예 : 마침표, 느낌표, 물음표)의 다양한 방법 때문에 단어 토큰화보다 복잡할 수 있습니다. 다음 예제를 살펴보겠습니다.

from nltk.tokenize import sent_tokenize
 
text = "Hello world. It's good to see you. Thanks for buying this book."
sentences = sent_tokenize(text)
print(sentences)

이 예제에서 nltk.sent_tokenize는 텍스트 문자열을 개별 문장으로 나눕니다.

NLTK 토큰화의 장점

NLTK 토큰화의 장점은 다재다능성과 사용의 용이성에 있습니다. Python-스타일로 tokenize string하려는지, nltk 문장 토크나이저가 필요한지 여부에 따라 NLTK가 답변을 제공합니다. 단순히 nltk.word_tokenize를 사용하여 단어 수준의 분석 또는 nltk.sent_tokenize를 사용하여 문장 수준의 분석 중에서 선택하면됩니다. 이러한 도구를 사용하면 프로그래밍 능력에 관계없이 누구라도 토큰화를 수행할 수 있습니다.

요약

이 글을 통해 토큰화의 의미를 파악하고 Python에서 NLTK 라이브러리의 토큰화 과정을 탐색했습니다. 우리는 NLTK를 사용하여 문자열과 문장을 토큰화하는 방법, 즉 nltk.word_tokenizenltk.sent_tokenize 방법을 보여주었습니다.

기억하세요. 토큰화의 예술은 NLP 프로젝트의 기초입니다. 정교한 AI 챗봇을 설계하든 소셜 미디어 게시물에 대한 감정을 이해하려 하든, NLTK 토큰화는 데이터 과학 도구 상자에있는 무궁무진한 도구입니다.

그만 멈추지 마시고 계속 탐험하며 코딩하세요!

추가 자료: