JavaScript의 자연어 처리 및 텍스트 분석 알아보기

JavaScript에서 자연어 처리 및 텍스트 분석을 배우려면 특정 코드 예제가 필요합니다.

자연어 처리(NLP)는 인공 지능과 컴퓨터 과학 사이의 관계를 연구하는 학문입니다. 오늘날 정보 기술의 급속한 발전 속에서 NLP는 지능형 고객 서비스, 기계 번역, 텍스트 마이닝 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다.

프런트 엔드 개발 언어인 JavaScript에는 NLP 및 텍스트 분석 분야의 풍부한 애플리케이션 라이브러리와 도구가 있어 개발자에게 많은 편의성을 제공합니다. 이 기사에서는 NLP 및 텍스트 분석에 JavaScript를 사용하는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다.

1. NLP 라이브러리 선택

NLP 및 텍스트 분석을 위해 JavaScript를 사용하기 전에 먼저 적합한 NLP 라이브러리를 선택해야 합니다. 현재 더 널리 사용되는 JavaScript NLP 라이브러리에는 Natural, NLP.js, Compromise 등이 있습니다. 이러한 라이브러리는 단어 형태소 분석, 단어 빈도 통계, 품사 태깅 등을 포함한 다양한 기능을 제공합니다. 자신의 필요에 따라 사용할 적절한 라이브러리를 선택하십시오.

Natural 라이브러리를 예로 들어 먼저 npm을 통해 설치합니다.

npm install natural

2. 텍스트 전처리

NLP 및 텍스트 분석을 수행하기 전에 일반적으로 텍스트 제거와 같은 일련의 전처리 작업을 텍스트에 수행해야 합니다. 구두점, 텍스트를 소문자로 변환 등 다음은 텍스트 전처리를 위해 Natural 라이브러리를 사용하는 방법을 보여주는 샘플 코드입니다.

const { WordTokenizer } = require('natural');

const tokenizer = new WordTokenizer();
const text = "Hello, world!";
const tokens = tokenizer.tokenize(text.toLowerCase());

console.log(tokens);

위 코드에서는 WordTokenizer 클래스를 사용하여 토크나이저 개체 토크나이저를 인스턴스화하고 이 개체를 사용하여 텍스트에 대한 단어 분할 작업을 수행합니다. . 동시에 텍스트를 소문자 형식으로 변환합니다. 위 코드를 실행하면 단어 분할 후 결과를 얻을 수 있습니다: ["hello", "world"].

3. 텍스트 특징 추출

텍스트 분석을 수행할 때 일반적으로 텍스트를 계산 가능한 특징 벡터로 변환해야 합니다. 일반적으로 사용되는 텍스트 특징 추출 방법에는 Bag of Words 및 TF-IDF 모델이 있습니다. 다음은 텍스트 특징 추출을 위해 Natural 라이브러리를 사용하는 방법을 보여주는 샘플 코드입니다.

const { CountVectorizer, TfIdfVectorizer } = require('natural');

const countVectorizer = new CountVectorizer();
const tfidfVectorizer = new TfIdfVectorizer();

const documents = ["This is the first document.", "This document is the second document.", "And this is the third one."];
const countVectors = countVectorizer.fit(documents).transform(documents);
const tfidfVectors = tfidfVectorizer.fit(documents).transform(documents);

console.log(countVectors);
console.log(tfidfVectors);

위 코드에서는 CountVectorizer 클래스와 TfIdfVectorizer 클래스를 사용하여 두 개의 특징 추출기 개체 countVectorizer 및 tfidfVectorizer를 인스턴스화하고 이 두 가지를 사용합니다. 객체를 텍스트로 변환하는 것은 특징 추출에 사용됩니다. 위 코드를 실행하면 Bag-of-Word 모델과 TF-IDF 모델의 특징 벡터를 얻을 수 있습니다.

4. 텍스트 분류

텍스트 분류는 NLP에서 중요한 작업이며 감정 분석 및 스팸 필터링과 같은 시나리오에 사용될 수 있습니다. JavaScript에서는 텍스트 분류를 위해 TensorFlow.js, Brain.js 등과 같은 일부 기계 학습 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 다음은 텍스트 분류에 TensorFlow.js를 사용하는 방법을 보여주는 샘플 코드입니다.

const tf = require('@tensorflow/tfjs');

// 构建模型
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({units: 64, inputShape: [10], activation: 'relu'}));
model.add(tf.layers.dense({units: 1, activation: 'sigmoid'}));
model.compile({loss: 'binaryCrossentropy', optimizer: 'adam'});

// 准备数据
const x = tf.tensor2d([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]]);
const y = tf.tensor2d([[1]]);

// 训练模型
model.fit(x, y, {
   epochs: 10,
   callbacks: {
      onEpochEnd: (epoch, logs) => {
         console.log(`Epoch ${epoch}: loss = ${logs.loss}`);
      }
   }
});

// 进行预测
const predictResult = model.predict(x);
console.log(predictResult.dataSync());

위 코드에서는 TensorFlow.js를 사용하여 간단한 이진 분류 모델을 구축하고 해당 모델을 학습 및 예측에 사용합니다. 위 코드를 실행하면 학습 과정에서 손실 값과 예측 결과를 출력할 수 있습니다.

요약:

본 글의 서문을 통해 우리는 자연어 처리와 텍스트 분석을 위해 자바스크립트를 활용하는 방법을 배웠습니다. 텍스트 전처리 및 특징 추출을 위해 적절한 NLP 라이브러리를 선택하고 텍스트 분류를 위해 기계 학습 라이브러리를 사용하면 다양한 실제 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 위의 예제 코드는 단순한 데모일 뿐이며 실제 응용 프로그램에서는 더 많은 처리와 최적화가 필요할 수 있습니다.

참고 자료:

• Natural NLP 라이브러리 공식 문서: https://github.com/NaturalNode/natural
• TensorFlow.js 공식 문서: https://www.tensorflow.org/js

위 내용은 JavaScript의 자연어 처리 및 텍스트 분석 알아보기의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!