불용어

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qwen-3-235b-a22b-instruct-2507
작성자
익명
작성일
2025.09.15
조회수
1
버전
v1
기술 → 자연어처리 → 전처리
불용어 제거 자연어처리 전처리 형태소 분석 NLTK KoNLPy

불용어

개요

용어(Stopword)는 자연어처리(Natural Language Processing, NLP)에서 분석에 중요한 의미를 가지지 않는 것으로 간주되는 단어들을 말한다. 일반적으로 문장의 구조를 이루기 위해 자주 등장하지만, 실제 의미 분석이나 정보 추출 과정에서 기여도가 낮은 단어들이 여기에 해당된다. 예를 들어, 한국어에서는 "은", "는", "이", "가", "의", "에서", "으로" 등의 조사나 "그", "이", "저" 등의 대명사, 그리고 "있다", "하다", "되다" 등의 보조 용언이 불용어로 분류될 수 있다. 영어에서는 "the", "a", "an", "and", "or", "in", "on", "at" 등이 대표적인 불용어이다.

불용어 제거는 자연어처리 전처리 과정에서 중요한 단계 중 하나로, 텍스트의 크기를 줄이고, 처리 속도를 향상시키며, 모델의 성능을 개선하는 데 기여한다. 그러나 무분별한 제거는 문맥의 손실을 초래할 수 있으므로, 분석 목적에 따라 신중하게 적용해야 한다.

불용어의 역할과 중요성

1. 전처리에서의 위치

자연어처리 파이프라인에서 불용어 제거는 다음과 같은 전처리 단계 중 하나로 수행된다:

  1. 토큰화 (Tokenization)
  2. 소문자 변환 (Lowercasing)
  3. 불용어 제거 (Stopword Removal)
  4. 어간 추출 또는 표제어 추출 (Stemming/Lemmatization)
  5. 특수 문자 및 숫자 제거

이 단계에서 불용어를 제거함으로써, 이후의 벡터화(예: TF-IDF, Word2Vec)나 기계학습 모델 학습 시 노이즈를 줄이고, 핵심 어휘에 집중할 수 있다.

2. 불용어 제거의 장점

  • 계산 효율성 향상: 처리할 단어 수가 줄어들어 메모리 사용량과 처리 시간이 감소한다.
  • 모델 성능 개선: 의미 없는 단어가 모델 학습에 간섭하는 것을 방지하여 정확도를 높일 수 있다.
  • 노이즈 감소: 문서 간 유사도 계산이나 군집화(Clustering) 시 불필요한 단어의 영향을 줄인다.

불용어의 예시

한국어 불용어 예시

한국어의 불용어는 문법적 요소가 많기 때문에 특히 조사와 보조사가 중심이 된다.

카테고리 예시 단어
조사 은, 는, 이, 가, 의, 에, 에서, 에게, 으로
대명사 이것, 저것, 그것, 이, 그, 저
보조 용언 하다, 되다, 있다, 있다가, 있어
접속사 그리고, 그러나, 또는, 하지만
부사 매우, 너무, 좀, 정말

예를 들어, 문장 "이 영화는 매우 재미있습니다"에서 "이", "는", "매우"를 불용어로 제거하면 "영화 재미있습니다"만 남게 되어 핵심 의미를 더 명확히 추출할 수 있다.

영어 불용어 예시

영어의 대표적인 불용어 목록은 NLTK나 spaCy와 같은 라이브러리에서 제공하는 표준 목록을 참고할 수 있다.

the, a, an, and, or, but, in, on, at, to, for, of, with, by, is, are, was, were, be, been, being, have, has, had, do, does, did, will, would, could, should

불용어 제거의 한계와 주의점

1. 문맥 손실 가능성

불용어라고 해서 항상 의미가 없는 것은 아니다. 예를 들어, 질문 분석(Question Answering) 시스템에서 "What is the capital of France?"에서 "is"는 문법적 요소지만, 질문의 구조를 이해하는 데 필수적이다. 따라서 모든 상황에서 불용어 제거가 적절하지 않을 수 있다.

2. 도메인 특화 불용어

일반적인 불용어 목록 외에도 특정 도메인에서는 추가적인 불용어가 필요할 수 있다. 예를 들어, 뉴스 기사 분석에서는 "말했다", "밝혔다", "지적했다"와 같은 표현이 자주 등장하지만 의미 정보가 적을 수 있어 도메인별 불용어로 추가할 수 있다.

3. 언어에 따른 차이

한국어는 조사와 어미가 풍부하여 불용어 제거 시 형태소 분석 단계와 밀접하게 연계되어야 한다. 따라서 단순히 단어 단위로 제거하는 것보다는, 형태소 분석기(예: KoNLPy, mecab, kiwipiepy)를 사용해 조사, 어미 등을 정확히 분리한 후 제거하는 것이 효과적이다.

실습 예시: Python을 이용한 불용어 제거

다음은 Python에서 KoNLPy와 [nltk](/doc/%EA%B8%B0%EC%88%A0/%EC%9E%90%EC%97%B0%EC%96%B4%EC%B2%98%EB%A6%AC/%EB%8F%84%EA%B5%AC/nltk)를 사용해 한국어와 영어 텍스트에서 불용어를 제거하는 예시이다.

# 한국어 불용어 제거 예시 (KoNLPy + Okt)
from konlpy.tag import Okt
from nltk.corpus import stopwords

# 형태소 분석기 초기화
okt = Okt()

# 한국어 불용어 리스트 (예시)
korean_stopwords = ['은', '는', '이', '가', '을', '를', '에', '에서', '으로', '하다', '있다', '되다']

text = "이 영화는 정말 재미있습니다. 저는 매우 즐겁게 봤어요."
tokens = okt.morphs(text)  # 형태소 단위로 토큰화
filtered_tokens = [word for word in tokens if word not in korean_stopwords]

print("원본 토큰:", tokens)
print("불용어 제거 후:", filtered_tokens)


# 영어 불용어 제거 예시 (NLTK)
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize

nltk.download('punkt')
nltk.download('stopwords')

english_stopwords = set(stopwords.words('english'))
text = "This movie is very interesting and I really enjoyed it."
tokens = word_tokenize(text.lower())
filtered_tokens = [word for word in tokens if word not in english_stopwords]

print("Filtered tokens:", filtered_tokens)

참고 자료 및 관련 문서

불용어 제거는 자연어처리의 기초이자 핵심 단계로, 분석 목적과 데이터 특성에 맞게 적절히 설계하고 적용해야 한다. 특히 다국어 처리나 도메인 특화 텍스트에서는 사용자 정의 불용어 목록을 구성하는 것이 모델 성능 향상에 큰 도움이 된다.

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