[TEXT Processing] 텍스트 전처리 : Preprocessing 3단계

텍스트 전처리는 자연어 처리(NLP)에서 필수적인 과정으로, 여러 서브 태스크로 나뉘어질 수 있습니다. 이번 블로그 글에서는 텍스트 전처리를 준비 처리(Preparatory Processing), 일반 목적 NLP 태스크(General Purpose NLP Task), **문제 의존 태스크(Problem-Dependent Task)**로 나누어 설명하고, 각 태스크의 정의와 실제 사례를 소개하겠습니다.

1. 준비 처리 (Preparatory Processing)

정의

준비 처리는 텍스트 데이터의 기본적인 정제와 변환 작업을 포함합니다. 이 단계는 전처리의 기초를 다지며, 이후의 NLP 작업이 원활하게 진행될 수 있도록 합니다. 주요 작업으로는 불필요한 문자 제거, 소문자 변환, 토큰화 등이 있습니다.

실제 사례

예를 들어, 소셜 미디어에서 수집한 댓글 데이터를 분석하려고 할 때, 다음과 같은 과정을 거칠 수 있습니다.

• 원시 텍스트: "이 제품 정말 좋아요! 👍"
• 정제 및 소문자 변환: "이 제품 정말 좋아요"
• 토큰화: ["이", "제품", "정말", "좋아요"]

이러한 기본적인 처리 과정을 통해 텍스트가 분석 가능한 형태로 변환됩니다. 이 단계에서 데이터의 품질을 높이는 것이 중요합니다.

 

2. 일반 목적 NLP 태스크 (General Purpose NLP Task)

정의

일반 목적 NLP 태스크는 다양한 NLP 애플리케이션에서 사용되는 전처리 기법을 포함합니다. 이 단계에서는 불용어 제거, 어간 추출, 표제어 추출과 같은 작업들이 포함됩니다. 이러한 기법들은 여러 NLP 모델에서 공통적으로 사용되며, 데이터의 의미를 더 잘 파악할 수 있도록 돕습니다.

 

실제 사례

감정 분석을 위한 데이터 전처리를 예로 들어보겠습니다. 예를 들어, 영화 리뷰 데이터가 있다고 가정합니다.

• 원시 텍스트: "이 영화는 정말 재미있고 감동적이었어요!"
• 불용어 제거: "영화 정말 재미있고 감동적이었어요"
• 어간 추출: ["영화", "정말", "재미", "감동적"]

이 과정에서 감정 분석 모델은 더 중요한 단어들에 집중할 수 있게 됩니다. 예를 들어 "재미있고"와 "감동적"이라는 단어가 긍정적인 감정을 나타내는 단어로 작용할 수 있습니다.

3. 문제 의존 태스크 (Problem-Dependent Task)

정의

문제 의존 태스크는 특정 문제나 도메인에 따라 필요한 전처리 작업을 수행하는 단계입니다. 이 단계는 데이터의 특성이나 분석 목표에 맞춰 커스터마이즈된 전처리 기법을 포함합니다. 특정 도메인에서의 언어적 특성을 반영하여 데이터를 처리하는 것이 중요합니다.

 

실제 사례

의료 데이터에서 환자의 진단 기록을 분석할 때를 고려해봅시다. 의료 용어가 많이 포함되어 있어 일반적인 NLP 기법으로는 처리하기 어려울 수 있습니다.

• 원시 텍스트: "환자는 심장병 진단을 받았습니다."
• 도메인 특화된 전처리: 의료 용어 처리, 주석 추가
  • 예를 들어, "심장병"을 "Cardiovascular Disease"로 표준화하거나, 특정 진단 코드와 매핑할 수 있습니다.

이러한 전처리를 통해 모델은 의료 데이터를 보다 정확하게 이해하고 분석할 수 있게 됩니다. 문제에 맞춘 전처리는 결과의 품질을 크게 향상시킬 수 있습니다.

결론

텍스트 전처리는 NLP의 중요한 기초 작업으로, 여러 서브 태스크로 나뉘어 효과적으로 수행될 수 있습니다. 준비 처리는 기본적인 정제 작업을, 일반 목적 NLP 태스크는 일반적인 NLP 기법을 적용하며, 문제 의존 태스크는 특정 문제에 맞춘 전처리를 통해 데이터의 의미를 극대화합니다. 이러한 단계들을 체계적으로 진행함으로써 더 나은 분석 결과를 얻을 수 있습니다.