토크나이저 구현

개요

학습할 데이터에 대한 전처리(토큰화 및 정제) 과정을 수행하는 토크나이저 구현에 대하여 기술한다.

수행 과정 명세

문자열 전처리

입력받은 문자열에 대하여 형태소 분석을 하기 전에 전처리 과정을 수행한다. 구체적인 전처리 과정은 다음과 같다.

• Emoji 패턴 제거

emoji_pattern = re.compile("["
        u"\U0001F600-\U0001F64F"  # emoticons
        u"\U0001F300-\U0001F5FF"  # symbols & pictographs
        u"\U0001F680-\U0001F6FF"  # transport & map symbols
        u"\U0001F1E0-\U0001F1FF"  # flags (iOS)
                           "]+", flags=re.UNICODE)

• 모든 공백 문자 제거

re.sub('\s'," ", doc)

• 모든 영어 소문자로 변환

 doc.lower()

• 모든 특수 기호 제거

 re.sub('[-=+,#/\?:^$.@*\"※~&%ㆍ!』\\‘|\(\)\[\]\<\>`\'…》]', ' ', doc)

• 한글 및 영어를 제외한 모든 문자 제거

re.compile('[^ ㄱ-ㅣ가-힣|a-z]+').sub('', doc)

형태소 분석

전처리가 완료된 문서를 기반으로 각 문장에 대하여 형태소 분석 과정을 수행한다. 형태소 분석에는 Python의 Konlpy 모듈을 임포트하여 수행한다.

def konlpy_morp_analy(text):
	#print("docs_length:",len(text))
	try:
		result = komoran.pos(text)
		return result
	except:
		return []

def konlpy_parser(m_list):
	tokens = []
	df = pd.DataFrame(columns = ["text", "type"])
	for data,m_type in m_list:
		if is_valid(data, m_type):
			tokens += [data]
	return tokens

유효성 검증

형태소 분석 결과에 대하여 2차 전처리 과정을 수행한다.

• 단어의 길이가 1자리 이하이거나, 불용어 사전 내에 존재할 경우 제외

h_s_set = h_stopwords
if len(data) <= 1 or data in h_s_set:
		return False

• 해당 단어가 영어이고, 영어 불용어 사전에 포함되어 있거나 단어의 길이가 2 이하일 경우 제외

e_s_set = set(stopwords.words('english'))
if m_type == "SL" and (data in e_s_set or len(data) <= 2):
		return False

• 비속어를 포함하여 토픽에 기여를 하지 못할만한 각종 단어 제외

if data in stop_set:
		return False

• 한글이지만 단일 자모음을 포함할 경우 제외

if any(i in single_stop for i in data):
		return False

• 영어 및 한자로 분류되지만 한글이 섞여 있을 경우 제외

if m_type not in ["SH", "SL"] and 
data != re.compile('[^ ㄱ-ㅣ가-힣|a-z]+').sub('', data):
		return False

• 단어의 총 길이가 15자 이상일 경우 제외(의미없는 문자의 나열인 경우가 큼)

if len(data) >= 15:
		return False

• 해당 형태소가 일반 명사, 고유 명사, 영어, 한자 중 하나일 경우, 유효한 토큰으로 취급

sign_list = sign_dict.values()
	if m_type in sign_list:
		return True

코드 실행 예제

SOOJLE의 토크나이저는 해당 문서 내에서 토픽이 관련이 있을 만한 토큰만을 추출해내야 하기 때문에 주로 명사 쪽의 단어들을 많이 추출되는 것을 확인할 수 있다.

단 해당 토크나이저가 아직 완벽한 것은 아니다. 2번째 예제처럼 "이랑" 이라는 토큰이 추출된 것은 앞 단어가 영어이기 때문에 해당 영어 명사를 보충하는 단어인지, 아니면 영어와 한글의 합성어인지 머신이 명확하게 판단할 수 없었기 때문이다.

소스 코드 배포

https://github.com/iml1111/IML_Tokenizergithub.com

실행 요구사항

분류	설명
플랫폼	Github
라이센스	MIT License

분류	버전명
개발 언어	Python 3.7.1

라이브러리 요구사항

konlpy==0.5.1

nltk==3.4.4

numpy==1.16.4

pandas==0.24.2

python-dateutil==2.8.0

pytz==2019.1

six==1.12.0

JPype1==0.7.0