텍스트 분류(Text Classification)란 컴퓨터가 주어진 텍스트를 자동으로 특정한 범주(카테고리)로 분류하는 기술입니다. 예를 들어, 이메일을 '스팸'과 '일반'으로 구분하거나, 뉴스 기사를 '정치', '경제', '스포츠' 등의 주제로 나누는 것이 텍스트 분류의 예입니다. 사람은 텍스트를 읽고 쉽게 이해할 수 있지만, 컴퓨터는 문자와 단어가 어떤 의미를 가지는지 알지 못하기 때문에, 이를 이해할 수 있도록 기계 학습/머신러닝(machine learning) 기법을 적용해야 합니다.
텍스트 분류를 수행하는 과정은 다음과 같습니다:
이 장에서는 머신러닝 기법을 활용하여 러시아어 텍스트를 분류하는 방법을 배울 것입니다. 또한 텍스트 데이터를 효과적으로 처리하고 분석하는 방법을 자세히 익히면서, 직접 실습을 통해 적용해 볼 것입니다.
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여기서 잠깐!
앞 장에서 배운 토픽 모델링(Topic Modeling)과 텍스트 분류(Text Classification)는 어떻게 다를까요? 토픽 모델링과 텍스트 분류는 자연어 처리에서 문서의 내용을 분석하는 두 가지 주요 방법이지만, 그 목적과 방식이 다릅니다.
먼저, 텍스트 분류는 미리 정의된 카테고리 중 하나로 텍스트를 분류하는 지도 학습(supervised learning) 방식입니다. 즉, 학습 데이터에 정답(레이블)이 포함되어 있어야 합니다. 예를 들어, 뉴스 기사를 ‘정치’, ‘경제’, ‘스포츠’ 등의 카테고리로 분류하거나, 고객 리뷰를 ‘긍정’, ‘중립’, 또는 ‘부정’으로 분류하는 작업이 이에 해당합니다. 이를 위해 Naive Bayes, SVM, Decision Tree, 딥러닝 모델(CNN, LSTM, BERT 등)과 같은 다양한 머신러닝 및 딥러닝 기법이 활용됩니다.
반면, 토픽 모델링은 문서에서 주요 주제를 자동으로 추출하는 비지도 학습(unsupervised learning) 방법입니다. 즉, 데이터에 미리 정해진 정답이 없어도 문서에서 공통적인 단어 패턴을 찾아 주제를 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 뉴스 기사나 학술 논문을 분석하여 ‘국제정세’, ‘환경문제’, ‘경제’와 같은 주제를 자동으로 도출하는 데 사용됩니다. 대표적인 알고리즘으로는 LDA(Latent Dirichlet Allocation), NMF(Non-negative Matrix Factorization), LSA(Latent Semantic Analysis) 등이 있습니다.
정리하자면, 이 두 방법의 가장 큰 차이점은 학습 방식에 있습니다. 텍스트 분류는 지도 학습을 기반으로 하기 때문에 레이블이 필요하지만, 토픽 모델링은 비지도 학습 방식으로 별도의 레이블 없이 데이터를 분석할 수 있습니다. 또한, 텍스트 분류는 특정 기준에 따라 문서를 미리 정해진 범주에 배정하는 것이 목적이지만, 토픽 모델링은 문서에서 숨겨진 주제를 찾아내는 것이 목표입니다. 따라서 미리 정해진 카테고리가 있고, 해당 기준에 맞춰 문서를 분류해야 한다면 텍스트 분류를 사용하는 것이 적합합니다. 반대로, 카테고리가 명확히 정의되지 않은 상태에서 문서의 주제를 자동으로 파악하고 싶다면 토픽 모델링이 적절합니다.
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러시아어 텍스트를 분류할 때 사용할 수 있는 대표적인 머신러닝 알고리즘에는 로지스틱 회귀(Logistic Regression), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM), 랜덤 포레스트(Random Forest) 가 있습니다. 이 알고리즘들은 텍스트 데이터의 특징을 분석하고 학습하여 새로운 데이터가 주어졌을 때 어떤 범주에 속하는지 예측할 수 있도록 도와줍니다.