spaCy - 파이썬에서의 자연어 처리(NLP)

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

• 대상자: 자연어 처리(NLP) 개발자, 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어
• 난이도: 중급 이상 (파이썬 기초 및 NLP 이해 필요)

핵심 요약

• spaCy는 고성능 NLP 라이브러리로, 토큰화, 엔티티 인식, 의존성 파싱 등 주요 기능을 제공
• 사전 학습 모델(Pre-trained Models)을 활용해 빠른 처리 성능 및 정확한 분석 가능
• 파이썬 API를 통해 직관적인 코드 작성 및 모델 맞춤화 지원

섹션별 세부 요약

1. spaCy의 주요 기능

• 토큰화(Tokenization): 텍스트를 단어/구문 단위로 분리
• 명사/동사 인식(NER): 인명, 장소, 조직 등 엔티티 추출
• 의존성 파싱(Dependency Parsing): 문법 구조 분석을 통한 의미 이해

2. 사전 학습 모델 활용

• 다국어 지원: 영어, 중국어, 독일어 등 60개 이상의 언어 모델 제공
• 모델 로딩: spacy.load("en_core_web_sm")과 같은 간단한 명령어로 즉시 사용 가능
• 정확도 vs 성능: "sm" (소형), "md" (중형), "lg" (대형) 모델로 유연한 선택

3. 커스터마이징 및 확장

• 규칙 기반 처리: Matcher, PhraseMatcher로 정규 표현식 기반의 패턴 매칭 구현
• 자체 모델 학습: spacy train 명령어로 데이터셋을 기반으로 모델 재학습 가능
• 확장 기능: Extension API로 문서 객체에 새로운 속성 추가 가능

결론

• 사전 학습 모델을 우선 활용해 빠르게 구현하고, 규칙 기반 처리나 커스텀 학습으로 정확도 향상
• 의존성 파싱과 NER 기능을 결합해 복잡한 텍스트 분석 가능
• spaCy의 빠른 처리 속도는 대규모 데이터셋에서도 실시간 분석에 유리