텍스트 마이닝 단계 및 유용한 Python 라이브러리 모음
4단계의 텍스트 마이닝 프로세스
텍스트 마이닝은 대량의 텍스트 데이터를 분석하여 유용한 정보를 추출하는 기술이다.
이를 위해서는 다음과 같은 기본 단계가 필요합니다.
데이터 수집
분석하려는 데이터를 수집합니다.
당사는 인터넷 웹사이트, 뉴스 기사, 소셜 미디어 게시물 및 이메일을 비롯한 다양한 출처에서 이 정보를 수집할 수 있습니다.
데이터 전처리
수집된 데이터를 분석에 적합한 형태로 가공합니다.
여기에는 불필요한 문자나 기호 제거, 대문자와 소문자 통합, 토큰화 등이 포함됩니다.
데이터 분석
전처리된 데이터를 분석하여 원하는 정보를 추출합니다.
키워드나 문구, 주제 모델링, 감성 분석, 네트워크 분석 등의 기법을 사용할 수 있습니다.
결과 시각화
추출된 정보를 시각화하여 직관적으로 이해할 수 있도록 합니다.
이것은 그래프, 차트, 단어 구름과 같은 도구를 사용하여 구현할 수 있습니다.
이러한 기본 단계를 수행하기 위해 다양한 텍스트 마이닝 도구 및 프로그래밍 언어를 사용할 수 있습니다. 예를 들어 NLTK, Scikit-learn, Gensim, TextBlob 및 SpaCy와 같은 도구는 Python에서 일반적으로 사용됩니다. R에서 tm, RWeka 및 quanteda는 유용한 도구입니다. Google Cloud 또는 Amazon Web Services와 같은 클라우드 플랫폼을 사용하여 대량의 데이터를 분석할 수도 있습니다.
6 Python 텍스트 마이닝 라이브러리
Python은 텍스트 마이닝 분야에서 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나입니다.
다음은 Python을 사용한 텍스트 마이닝에 일반적으로 사용되는 라이브러리 중 일부입니다.
자연어 툴킷(NLTK)
Python에서 가장 널리 사용되는 텍스트 처리 및 자연어 처리 라이브러리 중 하나입니다.
NLTK는 토큰화, 형태소 분석, 품사 태깅, 구문 분석, 감성 분석 등 다양한 기능을 제공합니다.
사이킷을 배우다
Python용으로 가장 인기 있는 기계 학습 라이브러리 중 하나입니다.
Scikit-learn은 다음과 같은 텍스트 분석에 사용할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다. B. 문서 분류, 문서 클러스터링, 주제 모델링 및 감정 분석.
젠심
문서의 유사성 분석에 사용되는 라이브러리. B. Python의 주제 모델링 및 벡터 공간 모델링.
SpaCy
빠른 속도와 높은 정확도로 자연어 처리를 수행할 수 있는 라이브러리입니다.
SpaCy는 토큰화, 객체 인식 및 구문 분석과 같은 작업에 사용할 수 있습니다.
TextBlob
다음과 같은 다양한 자연어 처리 작업에 사용할 수 있는 간단한 API를 제공하는 라이브러리입니다. B. 기분 분석 및 형태 분석.
파이토치 NLP
PyTorch를 기반으로 하는 자연어 처리 라이브러리입니다.
PyTorch-NLP는 감정 분석, 문서 분류, 기계 번역 등 다양한 작업에 사용할 수 있습니다.
위의 라이브러리 외에도 다양한 텍스트 마이닝 라이브러리가 있으며 이러한 라이브러리를 사용하여 다양한 텍스트 분석 작업을 수행할 수 있습니다.