머신 러닝 - 자연어 처리(2)

◾자연어 처리 - 육아 휴직 관련 법안 분석

육아휴직관련 법안 대한민국 국회 제 1809890호 의안

import nltk
from konlpy.corpus import kobill

files_ko = kobill.fileids()
doc_ko = kobill.open("1809890.txt").read()
doc_ko

from konlpy.tag import Okt

t = Okt()
tokens_ko = t.nouns(doc_ko)
tokens_ko[:10]

• nltk 토큰(빈도수 포함) 분석

ko = nltk.Text(tokens_ko, name="대한민국 국회 의안 제 1809890호")
ko

print(len(ko.tokens))
print(len(set(ko.tokens)))

• 토큰 빈도별 그래프

import matplotlib.pyplot as plt
import set_matplotlib_korean

plt.figure(figsize=(12, 6))
ko.plot(50)
plt.show()

# stop_words 처리
stop_words = [
    '.',
    '(',
    ')',
    ',',
    "'",
    '%',
    '-',
    'X',
    ')',
    'x',
    '의',
    '자',
    '에',
    '안',
    '번',
    '호',
    '을',
    '이',
    '다',
    '만',
    '로',
    '가',
    '를',
]
ko = [each_word for each_word in ko if each_word not in stop_words]
ko[:10]

ko = nltk.Text(ko, name='대한민국 국법 의안 제 1809890호')

plt.figure(figsize=(12, 6))
ko.plot(50)
plt.show()

• 특정 단어의 빈도 확인

ko.count("초등학교")

• 특정 단어가 등장하는 위치 확인

plt.figure(figsize=(12, 6))
ko.dispersion_plot(["육아휴직", "초등학교", "공무원"])
plt.show()

• 연어(collocation) : 함께 위치하는 단어들이란 뜻으로, 어휘의 조합 또는 짝을 이루는 말을 일컫는다.

ko.concordance("초등학교")

• 빈도 분포 확인

ko.vocab()

from wordcloud import WordCloud

data = ko.vocab().most_common(150)

wordcloud = WordCloud(
	# 한글을 wordCloud하기 위해서 폰트 변경
    font_path="C:/Windows/Fonts/malgun.ttf",
    relative_scaling=0.2,
    background_color="white"
).generate_from_frequencies(dict(data))

plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis('off')
plt.show()

◾나이브 베이즈 정리(Naive Bayes Classifier)

• 나이브 베이즈 분류
  • 기계 학습 분야에서 특성들 사이의 독립을 가정하는 베이즈 정리를 활용한 확률 분류기의 일종이다.
  • 적절한 전처리를 거치면 더 진보된 방법들과도 충분히 경쟁력을 가진다.

1. 감성 분석 : 영어

from nltk.tokenize import word_tokenize
import nltk

• 학습용 데이터 준비

train = [
    ('i like you', "pos"),
    ('i hate you', "neg"),
    ('you like me', "neg"),
    ('i like her', "pos"),
]

• 전체 말뭉치 만들기

all_words = set(
    word.lower() for sentence in train for word in word_tokenize(sentence[0])
)
all_words

• 말 뭉치 대비 단어가 있고 없음을 표기

t = [({word : (word in word_tokenize(x[0])) for word in all_words}, x[1]) for x in train]
t

• Naive Bayes 분류기 훈련
  • 각 단어별로 독립적인 확률 계산하기 때문에 Naive하다고 한다.

classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(t)
classifier.show_most_informative_features()

• 학습 결과 이용 테스트

test_sentence = "i like Merui"
test_sent_features = {
    word.lower() : (word in word_tokenize(test_sentence.lower())) for word in all_words
}
test_sent_features

• 결과

classifier.classify(test_sent_features)

2. 감성 분석 : 한글

from konlpy.tag import Okt

pos_tagger = Okt()

• 학습용 데이터

train = [
    ('메리가 좋아', 'pos'),
    ('고양이도 좋아', 'pos'),
    ('난 수업이 지루해', 'neg'),
    ('메리는 이븐 고양이야', 'pos'),
    ('난 마치고 메리랑 놀거야', 'pos'),
]

- 형태소 분석 미진행

• 메리가, 메리는, 메리랑을 모두 다른 단어로 인식한다.

all_words = set(
    word.lower() for sentence in train for word in word_tokenize(sentence[0])
)
all_words

• 계속 진행

t = [({word : (word in word_tokenize(x[0])) for word in all_words}, x[1]) for x in train]
t

• 학습

classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(t)
classifier.show_most_informative_features()

• 테스트

test_sentence = "난 수업이 마치면 메리랑 놀거야"
test_sent_features = {
    word.lower() : (word in word_tokenize(test_sentence.lower())) for word in all_words
}
test_sent_features

• 잘못된 결과 획득

classifier.classify(test_sent_features)

- 형태소 분석 진행

• 형태소 분석을 한 후 품사를 단어 뒤에 붙여준다.

def tokenize(doc):
    return ["/".join(t) for t in pos_tagger.pos(doc, norm=True, stem=True)]

train_docs = [(tokenize(row[0]), row[1]) for row in train]
train_docs

• 말뭉치 만들기

tokens = [t for d in train_docs for t in d[0]]
tokens

• 말 뭉치 대비 단어가 있고 없음을 표기

def term_exists(doc):
    return {word : (word in set(doc)) for word in tokens}
    
train_xy = [(term_exists(d), c) for d, c in train_docs]
train_xy

• 학습

classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(train_xy)
classifier.show_most_informative_features()

test_sentence = [("난 수업이 마치면 메리랑 놀거야")]
test_docs = pos_tagger.pos(test_sentence[0])
test_docs = (tokenize(test_sentence[0]))
test_docs

test_sent_features = {word : (word in test_docs) for word in tokens}
test_sent_features

• 결과가 잘못 나온 것같은데.. 어디가 문제인지 잘 모르겠다.
• 잘못된 부분을 찾으면 수정할 예정

classifier.classify(test_sent_features)