NLP 기반 맞춤법 검사기

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

- 소프트웨어 개발자 및 NLP 기술에 관심 있는 개발자

- 중간~고급 수준의 프로그래밍 지식이 필요 (문자열 처리, 정규 표현식, NLTK 라이브러리 사용 경험)

핵심 요약

• 맞춤법 검사기는 nltk library와 Regular Expression을 활용한 NLP 기술을 기반으로 동작
• 사전 기반 검사와 모델 기반 예측 두 방식을 사용하여 오타를 수정 (예: "restarant" → "restaurant")
• 모델 구축을 위해 대규모 사전, 문법 규칙, 그리고 1,000개 이상의 예제 데이터가 필수적

섹션별 세부 요약

1. 맞춤법 검사기의 정의 및 기능

• 사전 기반 검사: 입력 텍스트를 내장 사전과 비교하여 오타를 식별
• UI 피드백: 오타를 빨강색 밑줄 (맞춤법 오류), 초록색 밑줄 (문법 오류)로 표시
• 자동 수정 기능: "restarant" → "restaurant"과 같이 사용자 의도를 예측해 수정

2. 맞춤법 검사기 구현의 어려움

• 사전 구축: 수천 개의 단어를 포함한 정확한 사전이 필수적
• 문법 규칙: 복잡한 문법 구조를 처리하기 위한 규칙 정의 필요
• NLP 모델 학습: 1,000개 이상의 예제 데이터로 모델을 학습해야 함

3. 구현 전 준비 사항

• 기초 지식: String, Regular Expression 개념 이해
• 라이브러리 사용: nltk library를 활용한 텍스트 처리 및 모델 학습
• 다음 단계: 확률 분포(Probability Distribution) 분석으로 모델 정확도 향상

결론

• 기초 개념(문자열, 정규 표현식)부터 시작하고, NLTK 라이브러리를 활용해 모델을 학습하는 것이 실무 적용에 유리
• 확률 분포 분석은 모델의 예측 정확도를 높이는 핵심 단계로, 다음 시리즈에서 다룰 예정