# 표제어 추출 ## 개요 **표제어 추출**(Lemmatization)은 자연어처리(NLP, Natural Language Processing)에서 단어의 사전형 또는 기본 형태를 추출하는 기법입니다. 언어의 형태론적 구조를 분석하여 다양한 형태의 단어(예: 시제, 수, 성, 격 등에 따라 변화한 형태)를 그 원형으로 환원하는 과정입니다. 예를 들어,...
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"Natural Language Processing with Python"에 대한 검색 결과 (총 8개)
# 텍스트 데이터 필터링 ## 개요 텍스트 필터링(Text Data Filtering)은어처리(NLP, Natural Language)의 전처리 단계에서 핵심적인 역할을 하는 기술입니다. 이 과정은 원시 텍스트 데이터에서 분석이나 모델 학습에 불필요하거나 방해가 되는 요소를 제거하거나 선택적으로 보존함으로써 데이터의 품질을 향상시키고 처리 효율성을 높이...
# Speech and Language Processing ## 개요 **Speech and Language Processing**(음성 및 언어 처리)은 자연어를 기계가 이해하고 생성할 수 있도록 하는 컴퓨터 과학의 한 분야로, 인공지능, 언어학, 음성 공학, 정보 기술 등 다양한 학문이 융합된 학제적 연구 영역이다. 이 분야는 텍스트 기반의 언어 처...
Stopword Removal 개요 **Stopword Removal**(불용어 제거)는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)에서 전처리 과정의 핵심계 중 하나로, 텍스트 분석의 효율성과 정확도를 높이기 위해 자주 사용되는 기술입니다. 이 과정은 문장 내에서 의미적 기여도가 낮거나 문맥 분석에 거의 영향을 주지 않는...
# Lemmatization ## 개요 **Lemmatization**(표제어 추출)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)에서 중요한 전처리 기법 중 하나로, 단어를 그 언어적 원형(표제어, lemma)으로 환원하는 과정을 의미합니다. 예를 들어, 영어에서 "running"은 "run", "better"은 "good...
텍스트형 특 ## 개요 **텍스트형 특성**(Text Feature)은 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 문자열 형태로 표현된 정보를 의미하며, 숫자형 데이터와 달리 자연어로 구성된 데이터를 포함합니다. 이는 이름, 설명, 리뷰, 문서, 소셜 미디어 게시물 등 다양한 형태로 나타날 수 있으며, 분석 전에 적절한 전처리와 수치화 과정이 필요합니다. 텍스트...
# 감정 분석 ## 개요 감정 분석(Sentiment Analysis)은 자연어 처리(NLP) 기술을 활용해 텍스트 데이터에서 인간의 감정, 태도, 의견 등을 자동으로 식별하고 분류하는 과정입니다. 이는 대량의 텍스트를 효율적으로 분석하여 시장 조사, 고객 피드백 분석, 사회적 미디어 모니터링 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 감정 분석은 단순히 긍정/부정...
# PoS (Part-of-Speech Tagging) ## 개요 PoS(Part-of-Speech) 태깅은 자연어 처리(NLP) 분야에서 문장 내 단어의 문법적 역할을 식별하는 기술로, 텍스트 데이터를 구조화하여 분석에 활용합니다. 이는 언어학과 컴퓨터 과학의 교차점에서 발전한 기법으로, 데이터 과학에서 텍스트 마이닝, 정보 검색, 기계 번역 등 다양한...