[Python NLTK] 품사 태깅, 단어의 품사를 쉽게 식별

NLTK POS 태그 지정 개요

품사 태깅이란 명사, 동사, 형용사, 부사 등 문장 내 각 단어의 품사를 식별하는 것을 말합니다. 품사 태깅은 구문 분석, 의미 분석, 기계 번역 등 많은 자연어 처리 작업에 매우 중요합니다.

NLTK는 문장 속 단어에 대한 품사 태그를 쉽게 지정할 수 있도록 다양한 품사 태거를 제공합니다. 이러한 품사 태거는 통계 모델에 대한 훈련을 받습니다. 즉, 대규모 말뭉치의 데이터를 기반으로 단어의 품사를 식별하는 방법을 학습할 수 있습니다.

NLTK POS 태거 사용

NLTK의

기능을 사용하여 문장에서 단어의 품사를 표시할 수 있습니다. 이 함수는 문장 목록을 입력으로 받아들이고 단어 및 품사 쌍 목록을 출력으로 반환합니다. 예를 들어, 다음 코드를 사용하여 "The Quick Brown Fox Jumps over the 게으른 개"라는 문장의 단어를 연설의 일부로 라벨링할 수 있습니다. pos_tag() 으아악

출력 결과에서 각 단어 뒤에는 품사 약어가 옵니다. 예를 들어, "DT"는 한정사를 나타내고, "JJ"는 형용사를 나타내고, "NN"은 명사를 나타내고, "VBZ"는 동사를 나타냅니다.

품사 태거의 정확성

NLTK POS 태거의 정확도는 사용된 코퍼스 및 교육 모델에 따라 다릅니다. 일반적으로 말뭉치가 클수록 모델이 더 잘 훈련되고 품사 태거의 정확도가 높아집니다.

NLTK의

기능을 사용하여 품사 태거의 정확성을 평가할 수 있습니다. 이 함수는 단어 및 품사 쌍 목록을 입력으로 받아들이고 정확도를 나타내는 부동 소수점 숫자를 반환합니다. 예를 들어, 다음 코드를 사용하여 위 예에서 POS 태거의 정확성을 평가할 수 있습니다. accuracy() 으아악

출력 결과는 품사 태거의 정확도가 90%임을 보여줍니다.

결론

NLTK POS 태거는 문장에 있는 단어의 POS에 쉽게 태그를 지정할 수 있도록 도와주는 매우 강력한

도구입니다. 이러한 품사 태거는 구문 분석, 의미 분석, 기계 번역과 같은 많은 자연어 처리 작업에 중요합니다.

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