자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고, 분석하고, 생성할 수 있도록 돕는 인공지능(AI)의 한 분야입니다. 사람의 언어는 매우 복잡하고 모호한 경우가 많아서, 컴퓨터가 이를 처리하기 위해서는 여러 단계의 분석이 필요합니다. 예를 들어, 스마트폰의 음성 비서가 사용자의 명령을 이해하거나, 번역기가 텍스트를 다른 언어로 바꿀 때 NLP 기술이 사용됩니다.
자연어 처리의 응용 분야는 매우 다양합니다. 대표적으로 기계 번역(Machine Translation), 감정 분석(Sentiment Analysis), 음성 인식(Speech Recognition), 텍스트 요약(Text Summarization), 챗봇(Chatbot) 등이 있습니다. 이러한 기술들은 뉴스 기사 분석, 소셜 미디어 모니터링, 고객 서비스 자동화 등 다양한 산업에 활용되고 있습니다. NLP의 기본적인 목표는 언어를 이해하고 생성하며, 정보를 추출하는 것입니다.
자연어 처리를 성공적으로 수행하기 위해서는 텍스트 데이터를 깨끗하고 일관된 형태로 변환해야 합니다. 이러한 과정을 텍스트 **전처리(Text Preprocessing)**라고 하며, 이는 텍스트 데이터를 컴퓨터가 분석할 수 있도록 준비하는 중요한 단계입니다. 텍스트는 기본적으로 사람이 이해하기 쉽도록 작성되었기 때문에, 컴퓨터가 이를 분석하려면 불필요한 문자나 단어를 제거하고, 의미 있는 단위로 나눠야 합니다. 전처리 과정을 통해 텍스트는 더 정확하고 효율적으로 분석될 수 있습니다.
텍스트 전처리 과정에는 정제화(Cleaning), 토큰화(Tokenization), 불용어 제거(Stopword Removal), 정규화(Normalization) 등이 포함됩니다. 각 단계에서 어떤 작업이 이루어지는지 자세히 살펴보겠습니다.
정제화(Cleaning)
데이터셋에 포함된 불필요하거나 부정확한 요소를 수정하거나 제거하여 데이터의 품질을 높이는 과정입니다. NLP에서는 텍스트에 포함된 구두점, 숫자, 기호, 하이퍼링크, HTML 태그 등을 제거합니다. 이 단계에서 주로 정규 표현식이 사용되는데, 정규 표현식(Regular Expressions, regex)은 문자열에서 특정 패턴을 검색, 수정, 제거하는 강력한 도구입니다. 이를 통해 불필요한 문자, 기호, 공백, 숫자 등을 제거하거나 특정 패턴을 찾아 변환할 수 있습니다. 자세한 내용은 정규 표현식 페이지를 참고해주세요.
토큰화(Tokenization)
텍스트를 작은 단위로 나누는 과정입니다. 이 작은 단위를 토큰(Token)이라고 부르며, 용도에 따라 문장 단위, 단어 단위 등으로 나눌 수 있습니다.
불용어 제거(Stopword Removal)
텍스트 분석의 효율성을 높이기 위해 텍스트 분석에 큰 의미를 갖지 않는 단어들, 즉 불용어(Stopwords)를 제거하는 과정을 말합니다. 러시아어 불용어에는 "и", "на", "в"와 같은 단어들이 해당됩니다. 이미 구축된 불용어 사전을 통해 불필요한 단어들을 제거하거나, 작업자가 직접 불용어 단어장을 만들어 삭제할 수도 있습니다.
정규화(Nomalization)
텍스트 데이터를 일관되게 변환하는 과정으로, 쉽게 말해서 표현 방법이 다른 단어들을 통합하여 같은 단어로 만들어주는 작업입니다. 정규화의 하위 과정에는 단어 형태를 변환하는 어간 추출(Stemming), 표제어 추출/레마화(Lemmatization), 소문자 변환(Lowercasing) 등이 있습니다.
소문자 변환
단어를 소문자로 변환하여 대소문자의 구분을 없앱니다.
어간 추출
단어에서 어미를 제거하여 어간(단어의 핵심 부분)을 찾아냅니다.
표제어 추출(레마화)
단어의 형태를 원형(lemma)으로 변환합니다.
<aside> ⚠️
어간 추출 vs 표제어 추출