[자연어처리]텍스트 마이닝

1. 텍스트 마이닝이란?

텍스트 마이닝은 자연어 처리(NLP) 기법을 이용하여 비정형 텍스트 데이터를 정형화된 데이터로 변환하고, 머신러닝 기법을 적용하여 특정 사건을 예측하는 방법론이다.

정형화

텍스트를 여러 차원의 수로 구성된 리스트 형태로 변환하는 과정이다.

임베딩(Embedding)

텍스트를 일정한 길이의 벡터로 변환하는 과정으로, 대표적인 방법으로 워드 임베딩(Word Embedding)과 문서 임베딩(Document Embedding)이 있다.

• 워드 임베딩(Word Embedding): 개별 단어를 벡터 형태로 변환하는 방법으로, 단어 간 의미적 유사성을 반영할 수 있습니다. 예) Word2Vec, GloVe, FastText
• 문서 임베딩(Document Embedding): 전체 문서를 하나의 벡터로 변환하는 방법으로, 문서의 전체적인 의미를 파악하는 데 유용합니다. 예) Doc2Vec, Sentence-BERT

희소(Sparse) vs. 밀집(Dense)

• 희소 표현(Sparse Representation): 많은 차원에서 0이 포함된 벡터 표현
• 밀집 표현(Dense Representation): 모든 차원이 의미 있는 값을 가지는 벡터 표현

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2. 텍스트 마이닝의 패러다임 변화

1) 카운트 기반 문서 표현

문장에서 등장하는 단어의 개수를 세어 문서를 표현하는 방식으로, Bag of Words(BoW)와 TF-IDF가 대표적이다.

• 문서 내 단어의 빈도를 이용하여 의미를 파악하지만, 단어 순서 정보가 사라지는 단점이 있다.

2) 시퀀스 기반 문서 표현

카운트 기반의 단점을 보완하기 위해 단어의 순서를 고려하는 방법이다.

• 단어를 벡터로 변환하고 이를 시퀀스(sequence) 형태로 나열하여 문맥을 반영한다.
• 단점: 벡터 크기가 커지고, 문서 길이가 제각각이므로 딥러닝 모델에서는 패딩(Padding)을 사용하여 길이를 맞춰야 한다.

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3. 텍스트 마이닝에 필요한 기술과 도구

1) 자연어 처리 기법(NLP Techniques)

• 토큰화(Tokenization): 텍스트를 단어 또는 문장 단위로 분리
• 어간 추출(Stemming) & 표제어 추출(Lemmatization): 단어의 원형을 찾아 변형된 단어를 통일
• 정규화(Normalization): 대소문자 통합, 불필요한 문자 제거 등
• 품사 태깅(POS Tagging): 단어의 품사 정보를 부착하여 분석

2) 시각화(Visualization)

• 막대 그래프(Bar Chart): 단어 빈도수 시각화
• 워드 클라우드(Word Cloud): 주요 단어를 크기로 표현하여 한눈에 파악
• 토픽 모델링(Topic Modeling) 시각화: 문서에서 추출된 주제별 비중 분석

3) 머신러닝(Machine Learning)

• 지도 학습(Supervised Learning): 텍스트 분류, 감성 분석 등
• 비지도 학습(Unsupervised Learning): 클러스터링, 차원 축소 등을 통한 데이터 그룹화
• 강화 학습(Reinforcement Learning): 챗봇과 같은 응용 분야에서 사용

4) 딥러닝(Deep Learning)

• RNN(Recurrent Neural Networks), CNN(Convolutional Neural Networks): 초기 자연어 처리 모델
• BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers), GPT(Generative Pre-trained Transformer): 최신 사전학습 기반 모델로 학습 비용 절감 가능

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4. 텍스트 마이닝의 주요 적용 분야

1) 문서 분류(Document Classification)

• 문서를 미리 정의된 카테고리(정치, 경제, 스포츠 등)로 분류
• 스팸 메일 필터링, 뉴스 카테고리 분류 등에 활용

2) 문서 생성(Document Generation)

• 사람이 작성한 것과 유사한 문장을 자동으로 생성
• 예: 자동 기사 생성, 콘텐츠 요약 등

3) 문서 요약(Document Summarization)

• 긴 문서에서 핵심 내용을 추출하여 요약문을 생성
• 추출적 요약(Extractive Summarization) vs. 생성적 요약(Abstractive Summarization)

4) 질의응답(Question Answering)

• 주어진 문맥(Context)에서 질문에 대한 정답(Answer)을 생성하는 작업
• 챗봇, 검색 엔진 등에 활용

5) 기계번역(Machine Translation)

• 한 언어의 문장을 다른 언어로 변환하는 기술
• 예: Google Translate, Papago 등

6) 토픽 모델링(Topic Modeling)

• 문서에서 공통으로 등장하는 주제를 추출하는 방법
• LDA(Latent Dirichlet Allocation), NMF(Non-negative Matrix Factorization) 등이 대표적인 알고리즘