딥러닝 파이토치 강좌, 전처리, 어간 추출

딥러닝은 방대한 양의 데이터를 학습하여 예측 모델을 만드는 데 사용되는 기술입니다. 딥러닝 모델의 성능은 데이터의 품질과 양에 크게 영향을 받기 때문에, 데이터 전처리는 매우 중요한 과정입니다. 이번 강좌에서는 딥러닝에 사용되는 텍스트 데이터의 전처리 과정과 자연어 처리에서 자주 사용되는 어간 추출(stemming)에 대해 알아보겠습니다. 또한, 파이썬과 파이토치(PyTorch) 라이브러리를 활용하여 실제 예제 코드를 통해 이를 구현해보겠습니다.

1. 데이터 전처리(Data Preprocessing)

데이터 전처리는 원시 데이터를 정제하고 가공하는 과정으로, 이를 통해 모델의 학습 성능을 높일 수 있습니다. 텍스트 데이터의 전처리 과정은 다음과 같습니다:

  1. 데이터 수집: 실제 데이터 수집 방법(크롤링, API 등).
  2. 데이터 정제: 불필요한 문자 제거, 대소문자 통일, 중복 데이터 처리.
  3. 토큰화(Tokenization): 텍스트를 단어 또는 문장 단위로 분리.
  4. 어간 추출과 표제어 추출: 단어의 형태를 변환하여 기본형으로 변환.
  5. 인덱싱: 텍스트 데이터를 숫자 형태로 변환.

1.1 데이터 수집

데이터 수집은 자연어 처리(NLP)의 첫 단계로, 다양한 방법으로 데이터를 수집할 수 있습니다. 예를 들어 웹 스크래핑을 통해 뉴스 기사를 가져오거나, 공개 API를 통해 데이터를 수집할 수 있습니다.

1.2 데이터 정제

데이터 정제는 원시 데이터에서 노이즈를 제거하여 깔끔한 데이터를 만드는 과정입니다. 이 단계에서는 HTML 태그 제거, 불필요한 기호 제거, 숫자 처리 등을 수행하게 됩니다.

파이썬 예제: 데이터 정제


import re

def clean_text(text):
    # HTML 태그 제거
    text = re.sub(r'<.*?>', '', text)
    # 특수 문자 제거
    text = re.sub(r'[^a-zA-Z0-9가-힣\s]', '', text)
    # 대소문자 통일
    text = text.lower()
    return text

sample_text = "
안녕하세요, 딥러닝 강좌입니다!!
 데이터 정제를 시작합니다."
cleaned_text = clean_text(sample_text)
print(cleaned_text)

2. 어간 추출과 표제어 추출

자연어 처리에서는 어간 추출(stemming)과 표제어 추출(lemmatization)이 주로 사용됩니다. 어간 추출은 단어의 접사(prefix, suffix)를 제거하여 어근(stem)으로 변환하는 방법입니다. 반면, 표제어 추출은 문맥에 따라 적절한 기본형으로 변환합니다.

2.1 어간 추출

어간 추출은 단어의 의미를 유지하면서 단어를 축약하는 방법입니다. 파이썬에서는 NLTK와 같은 라이브러리를 통해 쉽게 구현할 수 있습니다.

파이썬 예제: 어간 추출


from nltk.stem import PorterStemmer

stemmer = PorterStemmer()

words = ["running", "runner", "ran", "easily", "fairly"]
stems = [stemmer.stem(word) for word in words]
print(stems)

2.2 표제어 추출

표제어 추출은 단어의 품사에 따라 적절한 기본형으로 변환합니다. 이를 통해 형태소를 의미적으로 분석할 수 있습니다.

파이썬 예제: 표제어 추출


from nltk.stem import WordNetLemmatizer

lemmatizer = WordNetLemmatizer()

words = ["running", "runner", "ran", "easily", "fairly"]
lemmas = [lemmatizer.lemmatize(word, pos='v') for word in words]
print(lemmas)

3. 파이토치에서 전처리 적용하기

파이토치(PyTorch)는 딥러닝 프레임워크로, 데이터를 텐서 형식으로 다루는 것이 특징입니다. 전처리된 데이터를 파이토치 데이터셋에 적용하여 모델 학습에 활용할 수 있습니다.

파이썬 예제: 파이토치에서 데이터 전처리


import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

class TextDataset(Dataset):
    def __init__(self, texts):
        self.texts = texts

    def __len__(self):
        return len(self.texts)

    def __getitem__(self, index):
        text = self.texts[index]
        # 어간 추출 또는 표제어 추출 적용
        cleaned_text = clean_text(text)
        return cleaned_text

# 샘플 데이터
texts = [
    "나는 오늘 기분이 아주 좋습니다.",
    "딥러닝은 정말 흥미로운 주제입니다."
]

dataset = TextDataset(texts)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=2)

for data in dataloader:
    print(data)

4. 결론

딥러닝 모델의 성능을 높이기 위해서는 데이터 전처리가 필수적입니다. 올바른 전처리를 통해 데이터의 품질을 향상시키고, 어간 추출과 표제어 추출은 자연어 처리를 위한 중요한 기술입니다. 본 강좌를 통해 소개된 방법들을 활용하여 실제 데이터에 적용하고, 더 나아가 딥러닝 모델을 학습시키는 데 활용해보시기 바랍니다.

© 2023. 딥러닝 강좌 저자.