정규 표현식(Regex) 또는 NLP에서의 활용
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
인공지능
대상자
자연어 처리(NLP)와 텍스트 분석을 다루는 소프트웨어 개발자, 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어
핵심 요약
- 정규 표현식(Regex)은 텍스트 내 특정 패턴(예:
$
,URGENT
,meeting
)을 효율적으로 추출하는 도구로, NLP에서 데이터 정제에 활용됨 - 스마트 필터 비유: 대량의 이메일에서
$
,URGENT!
등 조건에 맞는 텍스트를 자동으로 식별 - NLP 전처리 단계에서 정규 표현식은 토큰화, 특수문자 제거, 키워드 추출 등에 핵심적인 역할을 수행
섹션별 세부 요약
1. 정규 표현식의 정의 및 예시
- Regex는 텍스트 내 특정 순서의 문자, 단어, 문장을 식별하는 도구
- 예시: 이메일 내
$
기호,URGENT
키워드,meeting
단어 등 패턴 기반 필터링 - 비유: 수작업 대신 자동 필터 규칙(
$
포함 시 금융 이메일 식별)을 적용
2. NLP에서의 활용 사례
- 문자 처리: ASCII 코드 변환,
isalpha()
,title()
등 문자열 조작 함수와 결합 - 문서 전처리: 불용어 제거, 토큰화, 정규 표현식을 통한 특수문자 제거
- 데이터 정제: 텍스트의 구조화된 정보(예: 금액, 날짜)를 정규 표현식으로 추출
3. 정규 표현식의 NLP 적용 예시
- 이메일 필터링:
$
기호,URGENT!
등 키워드 기반 자동 분류 - 문자열 변환:
Capitalize()
,Upper()
,Lower()
등 정규 표현식과 연계된 문자열 조작 - ASCII 코드 활용:
A-Z
범위의 ASCII 코드를 기반으로 텍스트 분석
결론
- 정규 표현식은 NLP에서 텍스트 전처리, 데이터 정제, 키워드 추출 등에 필수적인 도구로, Python의 re 모듈을 활용하여 구현 가능
- 실무 적용 시:
$
,URGENT
,meeting
등의 패턴 기반 필터링 규칙을 정규 표현식으로 정의하여 효율적으로 처리해야 함