import os
import sys
import konlpy
import pandas as pd
import numpy as np
os.environ['JAVA_OPTS'] = 'Xmx4096M'
import itertools
import mr #local module
file_name = "test_export_mentions_2020-11-17_title.txt"
#file_name = "test_export_mentions_2020-11-17_title_utf8.txt" #test
file_out = "outputfile"
lines_tot = mr.file_len(file_name)
filesize = mr.getfilesize(file_name) * 1000
print("파일명 : ", file_name)
print("줄 개수 : ", lines_tot)
print("파일사이즈 : ", filesize)
f = open(file_name,'r', encoding='utf-8')
numbits = 1000000
loop_num = round(os.stat(file_name).st_size/numbits+1)+1
print(os.stat(file_name).st_size/numbits+1)
print(loop_num)
for i in range(0, loop_num):
o = open('./input/'+file_out+str(i)+'.txt','w', encoding='utf-8')
segment = f.readlines(numbits)
for c in range(0,len(segment)):
o.write(segment[c]+"\n")
o.close()
import itertools
def f_append(text):
sign = 'N'
#기존 파일의 단어를 가져와서 신규 단어가 있는지 확인
with open('./replace_word.txt','r',encoding='utf-8') as f:
list_word = f.read().strip().split('\n')
for line in list_word:
if line == text:
sign = 'Exist'
#print('Exist')
'''
list_word = f.read()
if list_word.find(text) >=0:
sign = 'N'
print('Exist')
'''
if sign == 'N':
#기존 파일에 단어추가
with open('./replace_word.txt', 'a', encoding='utf-8') as myfile:
myfile.write(text)
myfile.write('\n')
sign = 'Yes'
return sign
def f_list():
#단어파일을 list로 리턴
with open('./replace_word.txt','r',encoding='utf-8') as f:
list_word = f.read().strip().split('\n')
return list_word
def f_del(text):
#입력받은 단어를 삭제
sign = 'N'
matrix = []
with open('./replace_word.txt','r',encoding='utf-8') as f:
dic = f.read().strip().split('\n')
for word in dic:
if word != text:
matrix.append(word)
else:
sign = 'Del';
print(sign)
print(dic)
if sign == 'Del':
with open('./replace_word.txt', 'w', encoding='utf-8') as myfile:
#myfile.write(matrix)
for line2 in matrix:
print(line2)
myfile.write(line2)
myfile.write('\n')
sign = 'Y'
return sign
NLTK에서는 영어 코퍼스에 품사 태깅 기능을 지원하고 있습니다. 품사를 어떻게 명명하고, 태깅하는지의 기준은 여러가지가 있는데, NLTK에서는 Penn Treebank POS Tags라는 기준을 사용합니다. 실제로 NLTK를 사용해서 영어 코퍼스에 품사 태깅을 해보도록 하겠습니다.
nltk 에러나면 CMD에서 pip install nltk
>>> from nltk.tokenize import word_tokenize
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#19>", line 1, in <module>
from nltk.tokenize import word_tokenize
ModuleNotFoundError: No module named 'nltk'
>>> from nltk.tokenize import word_tokenize
>>> text="I am actively looking for Ph.D. students. and you are a Ph.D. student."
>>> print(word_tokenize(text))
['I', 'am', 'actively', 'looking', 'for', 'Ph.D.', 'students', '.', 'and', 'you', 'are', 'a', 'Ph.D.', 'student', '.']
>>> from nltk.tag import pos_tag
>>> x=word_tokenize(text)
>>> pos_tag(x)
[('I', 'PRP'), ('am', 'VBP'), ('actively', 'RB'), ('looking', 'VBG'), ('for', 'IN'), ('Ph.D.', 'NNP'), ('students', 'NNS'), ('.', '.'), ('and', 'CC'), ('you', 'PRP'), ('are', 'VBP'), ('a', 'DT'), ('Ph.D.', 'NNP'), ('student', 'NN'), ('.', '.')]
영어 문장에 대해서 토큰화를 수행하고, 이어서 품사 태깅을 수행하였습니다. Penn Treebank POG Tags에서 PRP는 인칭 대명사, VBP는 동사, RB는 부사, VBG는 현재부사, IN은 전치사, NNP는 고유 명사, NNS는 복수형 명사, CC는 접속사, DT는 관사를 의미합니다.
한국어 자연어 처리를 위해서는 KoNLPy("코엔엘파이"라고 읽습니다)라는 파이썬 패키지를 사용할 수 있습니다. 코엔엘파이를 통해서 사용할 수 있는 형태소 분석기로 Okt(Open Korea Text), 메캅(Mecab), 코모란(Komoran), 한나눔(Hannanum), 꼬꼬마(Kkma)가 있습니다.
한국어 자연어 처리를 위해서는 KoNLPy("코엔엘파이"라고 읽습니다)라는 파이썬 패키지를 사용할 수 있습니다. 코엔엘파이를 통해서 사용할 수 있는 형태소 분석기로 Okt(Open Korea Text), 메캅(Mecab), 코모란(Komoran), 한나눔(Hannanum), 꼬꼬마(Kkma)가 있습니다.
한국어 NLP에서 형태소 분석기를 사용한다는 것은 단어 토큰화가 아니라 정확히는 형태소(morpheme) 단위로 형태소 토큰화(morpheme tokenization)를 수행하게 됨을 뜻합니다. 여기선 이 중에서 Okt와 꼬꼬마를 통해서 토큰화를 수행해보도록 하겠습니다. (Okt는 기존에는 Twitter라는 이름을 갖고있었으나 0.5.0 버전부터 이름이 변경되어 인터넷에는 아직 Twitter로 많이 알려져있으므로 학습 시 참고바랍니다.)
위 예제에서 사용된 각 메소드는 이런 기능을 갖고 있습니다. 앞서 언급한 코엔엘파이의 형태소 분석기들은 공통적으로 이 메소드들을 제공하고 있습니다. 위 예제에서 형태소 추출과 품사 태깅 메소드의 결과를 보면, 조사를 기본적으로 분리하고 있음을 확인할 수 있습니다. 그렇기 때문에 한국어 NLP에서 전처리에 형태소 분석기를 사용하는 것은 꽤 유용합니다.
앞서 사용한 Okt 형태소 분석기와 결과가 다른 것을 볼 수 있습니다. 각 형태소 분석기는 성능과 결과가 다르게 나오기 때문에, 형태소 분석기의 선택은 사용하고자 하는 필요 용도에 어떤 형태소 분석기가 가장 적절한지를 판단하고 사용하면 됩니다. 예를 들어서 속도를 중시한다면 메캅을 사용할 수 있습니다.
