정규 표현식(Regex)과 NLP 활용

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