자연어 처리(NLP)의 토큰화부터 벡터화까지

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

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데이터 분석

대상자

• 데이터 과학자, NLP 엔지니어, 소프트웨어 개발자
• 중급 수준 (기초 NLP 기술과 고급 모델 이해 필요)

핵심 요약

• 토큰화는 텍스트를 단어("Natural", "Language") 또는 문장("NLP is fascinating.") 단위로 분할하는 과정
• 리미테이션은 문법적 분석을 통해 정확한 어근(예: "running" → "run")을 생성
• 임베딩(예: Word2Vec, GloVe, FastText)은 단어의 의미 관계(예: 유사도, 비유)를 벡터로 변환하여 딥러닝 모델에 활용

섹션별 세부 요약

1. 토큰화(Tokenization)

• 단어 토큰화는 문장을 단어 단위로 분할("Natural Language Processing" → ["Natural", "Language", "Processing"])
• 문장 토큰화는 문장을 구분("NLP is fascinating. It has..." → ["NLP is fascinating.", "It has..."])
• 구문 분석에 유리한 토큰 분할이 핵심

2. 어간 추출(Stemming) vs. 리미테이션(Lemmatization)

• Stemming은 접두사/접미사 제거로 어근 생성(예: "running" → "run", "runner" → "runner")
• Lemmatization은 문법적 분석을 통해 정확한 어근(예: "ran" → "run") 생성
• Stemming은 속도가 빠르나, 의미상 비정확한 어근 생성 가능

3. 불용어 제거(Stop Word Removal)

• 불용어(예: "the", "is") 제거로 텍스트 분석의 정확도 향상
• 예: "AI is changing the world..." → "AI changing world..."

4. 품사 태깅(POS Tagging)

• 품사(예: NN = 명사, VB = 동사)를 기반으로 텍스트에 문법적 맥락 추가
• 예: "AI transforms industries." → [('AI', 'NNP'), ('transforms', 'VBZ')]

5. 임베딩(Embeddings)

• Word2Vec, GloVe, FastText 모델로 단어를 연속 벡터로 변환
• 의미 관계(예: 유사도, 비유)와 딥러닝 작업(감정 분석, 번역)에 필수적

결론

• NLP 파이프라인 구축 시 NLTK, spaCy, Hugging Face 도구 활용 권장
• 고급 기술(NER, 텍스트 분류, BERT)으로 이어지기 위해 기초 기술 마스터 필요
• 임베딩은 모든 NLP 작업의 핵심 기반이므로 반드시 이해해야 함