Python 자연어 처리의 블랙박스 이해하기: 초보자 가이드

NLP의 기초 NLP에는 다음을 포함한 다양한 기술이 포함됩니다.

• 단어 분할: 텍스트를 개별 단어로 나눕니다.
• 품사 태그 지정: 명사, 동사, 형용사와 같은 단어의 품사를 식별합니다.
• 종속성 구문 분석: 단어 간의 문법적 관계를 파악합니다.
• 의미 분석: 텍스트의 의미를 이해합니다.

Python용 NLP 라이브러리 python에는 development을 단순화하는 광범위한 NLP 라이브러리가 있습니다.

• NLTK: 단어 분할, 품사 태깅 및 종속성 구문 분석과 같은 기능을 포함하는 포괄적인 NLP tool 패키지입니다.
• spaCy: 실시간 조명 처리에 탁월한 고성능 NLP 라이브러리입니다.
• Gensim: 텍스트 모델링 및 주제 모델링에 중점을 둔 라이브러리입니다.
• Hugging Face Transformers: 사전 훈련된 모델과 데이터세트를 제공하는 플랫폼입니다.

텍스트 전처리 NLP 기술을 적용하기 전에 다음을 포함하여 텍스트를 사전 처리해야 합니다.

• 구두점 제거: 마침표, 쉼표 등 불필요한 구두점을 제거하세요.
• 소문자로 변환: 모든 단어를 소문자로 변환하여 어휘량을 줄입니다.
• 불용 단어 제거: "the", "and" 및 "of"와 같은 일반적인 단어를 제거합니다.

단어 분할 및 품사 태깅 단어 분할 및 품사 태깅은 NLP의 핵심 단계입니다.

• 단어 분할에는 NLTK의 <code><strong class="keylink">Word</strong>_tokenize()Word
_tokenize() 기능을 사용하세요.
• pos_tag() 품사 태그 지정에는 NLTK의
기능을 사용하세요.

종속성 구문 분석

종속성 구문 분석은 단어 간의 관계를 보여줍니다.

• nlp종속성 분석을 위해 spaCy의
개체를 사용하세요.
• head
속성을 사용하여 각 단어의 주요 단어를 가져옵니다.

의미론적 분석

의미론적 분석에는 텍스트의 의미를 이해하는 것이 포함됩니다.

Gensim의 Word2Vec 모델을 사용하여 단어 벡터를 얻습니다.
• Hugging Face TransfORM
ers의 BERT 모델을 텍스트 분류 또는 질문 응답에 사용하세요.

앱 Python

NLP는 다양한 애플리케이션에서 사용할 수 있습니다.

• 감정 분석:
텍스트의 감정을 결정합니다.
• 기계 번역: 텍스트를 한 언어
에서 다른 언어로 번역합니다.
• 챗봇:
사람과 자연스러운 대화를 나눌 수 있는 컴퓨터 프로그램을 만들어보세요.
• Text
짧은 텍스트를 생성합니다.

결론

Python은 NLP를 위한 강력한 도구를 제공하여 인간 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 합니다. NLP의 기본 사항을 이해하고, Python 라이브러리를 활용하고, 텍스트 전처리 및 분석 기술을 익히면 NLP의 흥미로운 세계를 열 수 있습니다. 🎜

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