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자연어 처리 시작하기: 텍스트 데이터에서 인사이트 찾기
김언어
2025년 6월 18일
9분 읽기
텍스트 데이터 전처리, 감정 분석, 토픽 모델링 등 자연어 처리의 핵심 기술들을 실습 중심으로 설명합니다.
텍스트 데이터는 현대 비즈니스에서 가장 풍부한 정보원 중 하나입니다. 고객 리뷰, 소셜 미디어 게시물, 이메일 등에서 의미 있는
패턴을 찾아내는 자연어 처리 기술의 기초를 배워보겠습니다.
자연어 처리의 첫 단계는 텍스트 전처리입니다. 토큰화, 불용어 제거, 어간 추출 등의 과정을 통해 분석에 적합한 형태로 데이터를 변환합니다.
감정 분석은 텍스트에 담긴 감정이나 의견을 자동으로 분류하는 기술입니다. 고객 만족도 조사나 브랜드 모니터링에 활용할 수 있습니다.
최근에는 BERT, GPT와 같은 트랜스포머 기반 모델들이 뛰어난 성능을 보이며, 사전 훈련된 모델을 활용하면 적은 데이터로도 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.
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댓글 (7)
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김
김준호2025년 6월 23일
저도 같은 고민을 하고 있었는데, 성능 최적화 접근법이 신선하네요. 한번 적용해보겠습니다.
정
정수진2025년 6월 23일좋아요 2개
이 방법으로 구현 방법 성능이 30% 향상되었습니다. 놀라운 결과네요!
이
이서연2025년 6월 22일좋아요 2개
이 주제에 대해 이렇게 깊이있게 다룬 글은 처음 봅니다. 실습 예제 부분이 특히 인상깊었어요.
최
최현우2025년 6월 20일좋아요 2개
저도 같은 고민을 하고 있었는데, 성능 최적화 접근법이 신선하네요. 한번 적용해보겠습니다.
정
정수진2025년 6월 19일좋아요 1개
모범 사례 부분에서 에러가 발생하는데, 혹시 Node 버전 문제일까요?
정
정수진2025년 6월 18일좋아요 2개
프로덕션 환경에서 구현 방법를 적용할 때 주의할 점이 있을까요?
김
김준호2025년 6월 18일좋아요 1개
모범 사례에 대한 실용적인 예제가 좋았습니다. 더 많은 예제가 있으면 좋겠네요.
