나의 큰 O는 log x야

텍스트의 긍정과 부정을 분류한다는건 생각보다 까다로운 일입니다. 사람들이 특정 대상에 대해 긍정 혹은 부정 감정을 드러낼때 직설적으로 좋다/나쁘다고 표현하는 경우도 있지만, 우회적으로 이야기하거나, 비유를 들거나, 비꼬는 경우도 많기 때문이죠. 이런 우회적인 표현 방법은 같은 언어라할지라도 분야에 따라서 크게 달라질 수 있습니다. 그래서 특정 분야에 맞춰 학습시킨 감정 분석 모델은 다른 분야에서는 형편 없는 성능을 보이는 경우가 있습니다.그래서 대학원 다니면서 항상 고민했던게 '요 감정 분석 모델을 저 분야에 적용해도 될까?'였습니다. 더 나아가 여러 분야에서 두루두루 쓰일 수 있는 감정 분석 모델이 있으면 좋겠다는 생각도 했었구요. 이에 대해서 어떤 선배님과 논의한 적도 있는데요, 선배님은 분야별 특성..

프로그래밍/NLP 2020. 7. 8. 22:29

이전 포스팅에서 Correlated Topic Model을 통해서 뉴스 기사를 분석하고 주제 간의 상관관계를 뽑아낸 적이 있습니다. 최근 tomotopy에 CTM을 추가해서 누구나 쉽게 따라해볼 수 있게 된 김에 간단하게 따라해볼 수 있는 코드를 공유드립니다!기본 코드는 tomotopy github의 예제코드(https://github.com/bab2min/tomotopy/blob/master/examples/ctm_network.py)와 동일하되, 전처리 부분만 한국어 전용으로 변경되었습니다.import re # 정규표현식 패키지 import tomotopy as tp # 토픽 모델링에 사용할 패키지 from kiwipiepy import Kiwi # 한국어 형태소 분석에 사용할 패키지 from pyv..

프로그래밍/NLP 2020. 6. 9. 22:37

이전 글(https://bab2min.tistory.com/633)에서 tomotopy로 간단하게 토픽 모델링을 실시하는 방법에 대해 소개했었는데요, 많은 분들께서 문헌별 주제 비중 계산하는데에 어려움을 겪고 계신듯하여, 문헌별 토픽 비중을 계산하는 방법을 이번 글에서 별도로 소개하도록 하겠습니다. 먼저 다음과 같이 LDA 토픽 모델을 학습시키도록 하겠습니다.import tomotopy as tp # 먼저 모듈을 불러와야겠죠 model = tp.LDAModel(k=20, alpha=0.1, eta=0.01, min_cf=5) # LDAModel을 생성합니다. # 토픽의 개수(k)는 20개, alpha 파라미터는 0.1, eta 파라미터는 0.01 # 전체 말뭉치에 5회 미만 등장한 단어들은 제거할 겁니다..

프로그래밍/NLP 2019. 12. 1. 00:26

졸업 논문으로 연구했던게 통시적 단어 임베딩 기법이었습니다. 고전 그리스어로 '시간'을 뜻하는 단어 χρόνος와 '글'을 뜻하는 단어 γράμμα를 합쳐서 Chrono-gram(CG)이라고 이름을 붙였었는데요, 이 모형은 시간에 따른 언어의 변화를 포착하는데에 특화되어 있어서 텍스트의 연대를 추정하는데에 사용할 수 있습니다. 문제는 모형을 학습하려면 오랜 기간동안 변화를 보여주는 말뭉치를 구해야 하는데 이것이 생각보다 쉽지가 않습니다. 다행히도 구글에서 Google Books Ngram이라는 15세기부터 21세기까지의 Google Books의 책들을 바탕으로 빈도분석을 수행한 말뭉치를 공개해준 덕분에 이걸 바탕으로 논문을 마무리할 수 있었습니다.논문을 어찌어찌 끝내고 놀다보니 불현듯 고문헌 이미지를 수..

프로그래밍/NLP 2019. 9. 16. 23:35

대량의 문헌이 있는데 그 문헌 안에 어떤 내용이 들어 있는지는 잘 모릅니다. 이 문헌들을 좀더 편하게 찾아볼 수 있게 하려면 주제별로 묶어서 분류하는게 최고입니다. 그런데 문헌 수가 너무 많기 때문에, 문헌 전체를 읽어보면서 얘네 안에 어떤 주제가 있는지 일일히 확인하는 건 어렵고, 얘네들을 일일히 분류하는 건 더 어렵습니다. 이런 경우 어떻게 하는게 좋을까요? 이 문제는 라틴어 고문헌을 OCR하여 아카이브를 구축하면서 제가 겪은 상황입니다. 수십 만건의 문헌을 확보했고 이를 차근차근 OCR하면서 텍스트화시키고 있는데, 당췌 이걸 일일히 읽어보면서 이쁘게 분류할 엄두가 나질 않더라구요. 분류를 하고는 싶은데 분류 체계가 마땅히 없거나 분류기를 학습할 만한 학습 데이터가 없는 경우 클러스터링이 유용합니다...

프로그래밍/NLP 2019. 7. 10. 01:24

저번 글에 소개했던 것처럼, 토픽 모델링 툴인 tomoto의 Python 패키지 버전을 며칠 전에 공개했었습니다. 이번 포스팅에서는 Python에서 이를 이용해서 쉽게 토픽 모델링을 하는 예제 코드를 공유하고자 합니다.Step 1. tomotopy 패키지 설치하기명령줄 혹은 Terminal 에서 다음과 같이 입력하여 tomotopy를 설치합니다. (만약 파이썬이 설치가 되지 않은 경우라면 먼저 파이썬을 설치해야겠죠. 3.5 버전 이상을 설치하는걸 추천드립니다)$ pip install --upgrade tomotopyStep 2. 토픽 모델링 코드를 작성하기의외로 간단합니다. 바로 보도록 하시죠. import tomotopy as tp # 먼저 모듈을 불러와야겠죠 model = tp.LDAModel(k=2..

프로그래밍/NLP 2019. 5. 22. 17:06

최근 몇 년 여 간 토픽 모델링이라는 자연언어처리 기법을 접하고 이를 통해서 다양한 실험 및 논문 작업을 진행했었는데요, 연구 목적으로 편하게 자주 사용하는 Python에는 토픽 모델링을 제공하는 패키지가 gensim을 제외하고는 크게 많지 않더라구요. Java 기반 라이브러리(Mallet 등)를 종종 이용해오다가, Java로 코딩하기가 너무 귀찮아서 Python에는 왜 이런 라이브러리가 없을까 한탄도 자주 했었습니다.공부할 겸 깁스 샘플링 기반의 토픽 모델링 코드를 개인적으로 c++로 개발했던 적이 있습니다. 최근에 Python C API를 공부하며 겸사겸사 그 동안 개발해뒀던 토픽 모델링 툴을 Python 패키지화시키면 파이썬 유저들도 편하게 토픽 모델링을 할 수 있겠다 싶어서 용기를 내어 토픽 모델..

프로그래밍/NLP 2019. 5. 19. 20:32

최근 Kiwi 형태소 분석기 0.6 버전 업데이트를 실시했습니다. 사실 엄청 바뀐건 없고, 이전 버전에서 사용하던 최적화를 좀더 한 단계 끌어올리는 작업을 수행했습니다. 0.4버전에서 도입한 그래프 기반 경로 탐색 알고리즘의 경우, 이상하게도 끝쪽에서 앞쪽으로 분석을 진행했습니다. 당시에 왜 이렇게 설계했는지 모르겠는데, 개발하고 보니, 역방향으로 추적을 진행하더라구요. 사실 경로 탐색을 진행하는게 순방향인지 역방향인지 자체는 성능에 영향을 미치지 않습니다만, n-gram 언어모델을 캐싱하는데에는 순방향이 훨씬 유리합니다. 0.5버전에서 Kneser-Ney smoothing을 적용한 n-gram 언어 모델을 바탕으로 형태소가 출현할 확률을 계산하도록 알고리즘을 교체하였는데요, 이게 약 2만 여개의 형태소..

프로그래밍/NLP 2018. 12. 9. 23:23