NLP 시각화: 1부 - 텍스트 이해를 위한 워드클라우드 생성

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

데이터 분석

대상자

자연어 처리(NLP) 초보자 및 텍스트 분석에 관심 있는 개발자, 데이터 분석가

핵심 요약

• NLTK 라이브러리를 사용하여 텍스트 전처리(단어 토큰화, 불용어 제거)를 수행하고 워드클라우드를 생성함
• stopwords.words('english') 함수를 통해 영어 불용어를 제거하여 의미 있는 단어만 추출
• vocab = list(set(words))로 중복 제거된 단어 집합을 생성하여 키워드 분석 기반으로 텍스트의 주요 테마 파악 가능

섹션별 세부 요약

1. 라이브러리 및 데이터 준비

• nltk 라이브러리의 word_tokenize, sent_tokenize 함수를 사용하여 텍스트를 단어 단위로 분할
• corpus 변수에 분석 대상 텍스트를 할당하고, 불필요한 특수문자([25], [f], ") 제거

2. 불용어 제거 및 단어 필터링

• stopwords.words('english')로 정의된 영어 불용어를 제거
• 단어 길이 2자 이상인 단어만 필터링하여 words 리스트에 저장

3. 어휘 집합 생성

• set(words)로 중복 제거된 어휘 집합 생성 후 vocab 리스트로 변환
• len(vocab)을 통해 생성된 고유 단어 수 확인 (예시: 48개 단어)

결론

• NLTK와 set() 함수를 활용한 텍스트 전처리는 워드클라우드 생성의 핵심 단계이며, 불용어 제거 및 중복 제거가 키워드 분석 정확도를 높이는 데 기여함