ㅁ 텍스트 처리

ㅇ 정의:
텍스트 데이터를 분석 가능한 단위로 나누고, 불필요한 요소를 제거하거나 정제하는 과정.

ㅇ 특징:
– 텍스트 데이터의 비정형성을 다루기 위한 필수 과정.
– 언어별로 정교한 처리가 필요함.
– 데이터의 품질에 따라 분석 결과가 크게 달라질 수 있음.

ㅇ 적합한 경우:
– 자연어 처리(NLP) 프로젝트에서 텍스트 데이터를 사용할 때.
– 텍스트 기반 머신러닝 모델을 구축할 때.

ㅇ 시험 함정:
– 텍스트 정제 과정에서 모든 불필요한 요소를 제거하는 것이 항상 최선은 아님.
– 데이터 손실을 최소화하면서 정제하는 균형이 중요.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: 텍스트 정제는 데이터의 품질을 높이기 위한 필수 과정이다.
X: 텍스트 정제는 항상 데이터를 단순화하고 축소하는 과정이다.

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1. 형태소 분석

ㅇ 정의:
텍스트 데이터를 문법적으로 가장 작은 단위인 형태소로 분리하여 분석하는 과정.

ㅇ 특징:
– 언어학적 지식이 필요하며, 언어별로 다른 분석 도구가 사용됨.
– 예를 들어, 한국어는 교착어적 특성으로 인해 형태소 분석이 복잡함.
– 문맥에 따라 같은 단어도 다르게 분석될 수 있음.

ㅇ 적합한 경우:
– 감정 분석, 주제 모델링 등 텍스트 데이터를 기반으로 한 분석.
– 문법적 구조를 파악하여 텍스트를 더 깊게 이해해야 하는 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 형태소와 단어를 혼동하는 경우.
– 형태소 분석 도구의 한계를 간과하고 결과를 과신하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: 형태소 분석은 텍스트 데이터를 문법적으로 가장 작은 단위로 나누는 과정이다.
X: 형태소 분석은 텍스트 데이터를 단순히 단어로 나누는 과정이다.

ㅁ 추가 학습 내용

형태소 분석과 관련하여 추가적으로 알아야 할 개념은 다음과 같습니다.

1. **형태소 분석 도구**: 형태소 분석을 수행하는 데 사용되는 다양한 도구와 소프트웨어를 이해해야 합니다. 한국어의 경우 대표적으로 ‘KoNLPy’와 같은 라이브러리가 있으며, 이를 통해 형태소를 분리하고 품사를 태깅할 수 있습니다. 이러한 도구는 자연어 처리를 위한 필수적인 도구로 활용됩니다.

2. **오픈소스 라이브러리**: 형태소 분석을 지원하는 오픈소스 라이브러리를 알고 사용하는 방법을 익히는 것이 중요합니다. KoNLPy 외에도 NLTK, spaCy, MeCab 등 다양한 라이브러리가 있으며, 각 라이브러리의 특징과 사용법을 학습해야 합니다.

3. **사전 확장 및 사용자 정의 사전**: 형태소 분석의 정확도를 높이기 위해 기존 사전에 없는 단어를 추가하거나, 사용자 정의 사전을 구축하는 방법을 알아야 합니다. 이는 특히 고유명사, 신조어, 전문 용어 등 분석 도구가 기본적으로 처리하지 못하는 단어를 다룰 때 유용합니다.

4. **형태소 분석의 한계점**: 형태소 분석에는 몇 가지 한계점이 존재합니다. 예를 들어, 중의적 표현(동음이의어) 처리의 어려움, 사전에 없는 단어로 인한 분석 오류, 비정형 데이터(구어체, 오탈자 등) 처리의 한계 등이 있습니다. 이와 같은 한계점을 명확히 이해하는 것이 중요합니다.

5. **한계점 보완 방법**: 형태소 분석의 한계를 해결하기 위한 방법을 학습해야 합니다. 예를 들어, 사전 확장을 통해 분석 정확도를 높이거나, 기계 학습을 활용해 문맥을 고려한 분석을 수행하는 방식이 있습니다. 또한, 데이터 전처리 과정을 통해 비정형 데이터를 정형화하는 방법도 한계점 보완에 유용합니다.

시험 대비를 위해 형태소 분석의 기본 개념, 도구 사용법, 한계점 및 보완 방법을 종합적으로 이해하고, 실습을 통해 실제 데이터에 적용하는 경험을 쌓는 것이 필요합니다.