인공지능 모델을 학습하기 위해서는 데이터 전처리가 필요합니다.
데이터 전처리란 데이터를 분석해 모델에 적합한 형태로 가공하는 과정이다.
데이터 전처리에는 토큰화, 클렌징, 정규화 등이 포함됩니다.
토큰화는 문장을 단어로 나누는 과정이고, 정제는 노이즈나 불필요한 문자를 제거하는 과정입니다.
정규화는 동일한 의미를 가진 단어를 통합하는 과정입니다.
이 전처리 프로세스는 훈련 데이터를 준비합니다.
아래 기사에서 자세히 알아보도록 하겠습니다.
1. 토큰화
1-1. 토큰이란 무엇입니까?
토큰은 텍스트 데이터를 작은 단위로 나누는 과정을 말합니다.
텍스트 데이터는 문장이나 단락으로 구성되며 단어나 음절과 같은 더 작은 요소로 나누어야 합니다.
예를 들어, “나는 자연어 처리를 좋아합니다”라는 문장은 “나”, “사랑”, “자연”, “언어” 및 “처리”의 5개 단어 토큰으로 토큰화될 수 있습니다.
1-2. 토큰화의 필요성
토큰화는 자연어 처리(NLP)의 기초이며 텍스트 데이터를 이해하고 분석하는 첫 번째 단계입니다.
대부분의 NLP 작업에서는 문장을 단어별로 나누어야 합니다.
토큰화를 수행하면 문장을 일련의 단어로 변환하여 다양한 문제를 해결하는 데 사용할 수 있습니다.
예를 들어 토큰화는 문서 분류, 감정 분석, 기계 번역 등의 작업에서 필수적인 전처리 프로세스입니다.
1-3. 토큰화 방법
텍스트 데이터를 토큰화하는 데 사용할 수 있는 다양한 방법이 있습니다.
대표적인 예로는 가장 기본적인 방법인 공간 기반 토큰화, 형태소 분석기를 이용한 토큰화, 정규식을 이용한 토큰화 등이 있습니다.
공백 기반 토큰화는 공백을 기준으로 텍스트를 분할하는 방법입니다.
영어에서는 단어가 공백으로 구분되므로 적용이 비교적 간단합니다.
하지만 한국어와 같이 공백으로 단어를 구분하기 어려운 언어에서는 형태소 분석기를 사용하여 토큰화를 수행하는 것이 좋습니다.
정규식을 사용하여 특정 패턴과 일치하는 토큰을 추출할 수도 있습니다.
2. 청소
2-1. 태블릿이란 무엇입니까?
정리란 텍스트 데이터에서 노이즈나 불필요한 문자를 제거하는 과정을 의미합니다.
이 과정을 통해 데이터를 정리하고 분석하기 쉬운 형태로 만들 수 있습니다.
노이즈는 언어 처리에 필요하지 않은 언어의 일부로 특수 문자, HTML 태그, 이모티콘, 숫자 등이 포함될 수 있습니다.
2-2. 정화의 필요성
텍스트 데이터는 다양한 형태로 제공될 수 있으며 이러한 다양한 형태를 처리하려면 데이터를 정리해야 합니다.
데이터 정리는 텍스트 분석 결과의 정확성과 모델 성능에 큰 영향을 미칩니다.
예를 들어 감정 분석에서 숫자는 중요한 정보가 아닙니다.
감정 분석 모델은 숫자를 포함한 모든 문자를 제거하면 더 나은 성능을 발휘할 수 있습니다.
또한 이 정보는 텍스트 분석에 필요하지 않으므로 HTML 태그를 제거하는 것이 좋습니다.
2-3. 정제방법
텍스트 데이터를 정리하려면 정규 표현식, 불용어, HTML 태그 제거, 이모티콘 제거 등의 방법을 사용할 수 있습니다.
정규식을 사용하여 특정 패턴과 일치하는 문자열을 제거하는 것은 널리 사용되는 기술입니다.
불용어는 텍스트 데이터에 자주 등장하지만 분석에는 도움이 되지 않는 단어입니다.
이를 제거하면 분석 결과에 영향을 미칠 수 있습니다.
HTML 태그 제거 및 이모티콘 제거는 HTML 파일이나 소셜 미디어 데이터 등에서 발생하는 노이즈를 제거하는 방법입니다.
3. 정규화
3-1. 정규화란 무엇입니까?
정규화는 텍스트 데이터에 존재하는 다양한 형태의 단어를 통합하는 과정입니다.
언어 처리에서는 의미는 같지만 형태가 다른 단어들을 함께 처리하기 위해 정규화(Normalization)를 수행합니다.
예를 들어, ‘chat’, ‘chats’, ‘chatted’, ‘chatting’이라는 단어는 형태는 다르지만 같은 의미를 가지므로, 모두 ‘chat’으로 통일하여 처리할 수 있습니다.
3-2. 정규화의 필요성
텍스트 데이터에는 동일한 의미를 가지고 있지만 다른 형태로 표현되는 단어가 많이 있습니다.
이러한 유형의 다양성은 데이터를 처리할 때 문제가 될 수 있습니다.
예를 들어, 단어 개수를 세는 작업을 수행한다고 가정할 때, ‘채팅’과 ‘채팅’을 다른 단어로 취급한다면, ‘채팅’과 ‘채팅’은 같은 의미를 가지지만 다르게 표현된다는 의미입니다.
형태. 정보가 제대로 반영되지 않습니다.
그러므로 다양한 형태의 단어가 통일되어야 한다.
3-3. 정규화 방법
정규화는 형태소 분석, 형태소 분석, 원형 추출 등의 방법을 사용하여 수행할 수 있습니다.
형태소 분석은 문장이나 문서를 형태소로 분리하여 단어의 의미와 문법적 기능을 파악하는 과정입니다.
형태소 분석을 통해 다양한 형태의 단어를 통일할 수 있습니다.
형태소 분석은 일반적으로 접미사를 제거하여 형태소를 단순화하기 위해 단어의 어간을 추출하는 프로세스입니다.
Lemmatization은 단어의 표준형인 Lemmatization을 추출하는 과정입니다.
동사를 부정사로, 명사를 기본형으로 변환 등
결론적으로
텍스트 데이터에 대한 전처리 과정인 토큰화, 정제, 정규화는 자연어 처리에 있어서 매우 중요한 작업이다.
이러한 과정을 통해 텍스트 데이터를 깔끔하게 처리할 수 있으며, 불필요한 정보를 제거하고 통일성을 부여하여 분석의 정확도를 높일 수 있습니다.
따라서 텍스트 분석을 수행할 때에는 이러한 전처리 과정을 거쳐야 한다.
알아두면 유용한 추가 정보
1. 토큰화란 텍스트 데이터를 단어로 나누는 과정으로, 형태소 분석, 정규식, 띄어쓰기 등을 수행하는데 필요한 언어별 특징을 알아두면 도움이 됩니다.
2. 클리닝은 텍스트 데이터에서 노이즈나 불필요한 정보를 제거하는 과정으로, 데이터를 깨끗하게 유지하는 데 필수적입니다.
3. 정규화(Normalization)란 단어의 다양한 형태를 통합하는 과정으로, 동일한 단어의 다양한 표현을 하나로 처리할 수 있도록 해줍니다.
4. 오픈소스나 API를 이용하여 구조화된 텍스트 데이터를 자동으로 처리할 수 있습니다.
5. 텍스트 데이터 전처리는 자연어 처리 작업에서 매우 중요한 과정으로 성능과 결과에 큰 영향을 미칩니다.
당신이 놓칠 수 있는 것
텍스트 데이터 분석을 위해 토큰화, 정리 및 정규화를 수행할 때 명심해야 할 몇 가지 사항이 있습니다.
이러한 단계를 주의 깊게 수행하지 않으면 원하는 결과를 얻지 못하거나 모델 성능이 저하될 수 있습니다.
따라서 텍스트 데이터를 분석할 때에는 이러한 전처리 과정에 충분한 주의를 기울여야 한다.