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정수 인코딩(Integer Encoding)은 자연어 처리에서 단어에 정수 인덱스를 할당하는 중요한 과정입니다.이 과정은 텍스트 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 수치로 변환하며, 이후 원-핫 인코딩이나 워드 임베딩과 같은 심화된 작업의 기초가 됩니다. 정수 인코딩이란?정수 인코딩은 텍스트의 각 단어에 고유한 숫자를 할당하는 방식입니다. 가장 일반적인 방법은 텍스트에서 자주 등장하는 단어일수록 낮은 숫자를 부여하는 방식으로, 먼저 텍스트 데이터를 분석하여 등장 빈도가 높은 순서대로 단어 집합(vocabulary)을 생성합니다.이렇게 만들어진 단어 집합에서 가장 많이 사용되는 단어에는 낮은 숫자가 할당되고, 빈도가 낮은 단어일수록 높은 숫자가 할당됩니다. 예를 들어, 특정 텍스트 데이터에서 단어의 빈도를..

불용어(stopwords)란?텍스트에서 의미 전달에 크게 기여하지 않는 단어들을 의미합니다.예를 들어, 한국어에서는 '그리고', '또는', '에서', '하지만' 같은 단어들이 불용어에 해당할 수 있으며, 영어에서는 'the', 'is', 'in', 'and' 같은 단어들이 있습니다.불용어 제거의 목적은 텍스트 데이터에서 의미를 효과적으로 분석하기 위해 불필요한 정보를 제거하는 것입니다. 불용어들은 문장에서 자주 등장하지만, 특정 주제나 의미를 분석하는 데 있어 중요한 정보를 담고 있지 않기 때문에, 이를 제거함으로써 모델의 성능을 개선할 수 있습니다. 불용어를 제거하면 데이터의 크기가 줄어들고, 모델이 중요한 특징에 집중하도록 돕는 효과가 있습니다.불용어 제거 방법은 주로 미리 정의된 불용어 목록을 사용..

자연어 처리(NLP)의 세계에서 '토큰화'는 텍스트 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환하기 위한 과정 중 하나로, 자연어를 잘게 쪼개어 분석 가능한 단위로 만드는 작업을 말합니다. 이 글에서는 토큰화의 정의와 유형, 그리고 사용 사례에 대해 자세히 살펴보겠습니다.토큰화란 무엇인가?토큰화(Tokenization)는 문장을 의미 있는 단위인 '토큰'으로 분리하는 과정을 의미합니다. 여기서 토큰은 단어, 어절, 혹은 심지어 문자일 수도 있습니다. 예를 들어, "오늘 날씨가 좋다"라는 문장은 토큰화 과정을 통해 ["오늘", "날씨가", "좋다"]와 같은 단어 단위로 나눌 수 있습니다. 컴퓨터는 이러한 토큰들을 통해 자연어 텍스트를 분석하고 이해할 수 있습니다.토큰화의 유형토큰화는 크게 두 가지 주요 ..

코퍼스에서 용도에 맞게 토큰을 분류하는 작업을 토큰화라고 하며, 토큰화 작업 하기 전 후에 용도에 맞게 데이터를 정제 및 정규화해야 한다. 정제(cleaning) : 노이즈 데이터 제거 정규화(normalization) : 표현 방법이 다른 단어들을 통합시켜서 같은 단어로 만듦 정제(cleaning) 작업은 토큰화 작업에 방해가 되는 부분들을 배제시키고 토큰화 작업을 수행하기 위해서 토큰화 작업 전에 이루어지기도 하지만, 토큰화 작업 이후에도 여전히 남아있는 노이즈들을 제거하기 위해 지속적으로 이루어지기도 한다. 사실 완벽한 정제 작업은 어려운 편이라서, 대부분의 경우 이 정도면 됐다.라는 일종의 합의점을 찾기도 한다. 1. 표기가 다른 단어들의 통합 같은 의미를 갖고있음에도, 표기가 다른 단어들을 하나..