텍스트 데이터 전처리 심화: 오타 수정, 도메인별 전처리, 딥러닝 모델 특화 전처리

서론

앞선 글에서 텍스트 데이터 전처리의 기본적인 과정인 토큰화, 정규화, 불용어 처리 등에 대해 알아보았습니다. 이번 글에서는 텍스트 전처리의 더욱 심화된 내용인 오타 수정, 도메인별 전처리, 그리고 딥러닝 모델에 특화된 전처리 기법에 대해 자세히 다뤄보겠습니다.

1. 오타 수정 및 철자 검사

• 오타 수정:
  • 규칙 기반: 사전에 정의된 오타 패턴을 이용하여 오타를 찾아 수정합니다.
  • 통계 기반: 대규모 텍스트 코퍼스를 기반으로 확률 모델을 만들어 오타를 예측하고 수정합니다.
  • 딥러닝 기반: Seq2Seq 모델이나 Transformer 모델을 이용하여 오타를 수정하는 시퀀스 모델을 구축합니다.
• 철자 검사:
  • 사전 기반: 사전에 등록된 단어와 비교하여 맞춤법을 검사합니다.
  • 음운 변환: 단어의 음운 변화를 이용하여 유사한 단어를 찾아 제안합니다.
  • 딥러닝 기반: 딥러닝 모델을 이용하여 문맥을 고려한 철자 검사를 수행합니다.

2. 도메인별 전처리

• 의료 데이터:
  • UMLS (Unified Medical Language System): 의료 용어를 표준화하고 관계를 정의하는 지식베이스를 활용하여 의료 용어를 정확하게 처리합니다.
  • NER (Named Entity Recognition): 환자 이름, 질병명, 약물명 등을 인식하여 개체를 추출합니다.
  • 코퍼스 구축: 특정 질병이나 치료법에 대한 전문적인 코퍼스를 구축하여 모델 학습에 활용합니다.
• 법률 문서:
  • 법률 용어 사전: 법률 전문 용어 사전을 활용하여 법률 용어를 정확하게 처리합니다.
  • 문서 구조 분석: 법률 문서의 구조적인 특징을 분석하여 중요한 정보를 추출합니다.
  • 개체 관계 추출: 판례, 조항 등의 관계를 분석하여 지식 그래프를 구축합니다.

3. 딥러닝 모델을 위한 전처리

• BERT:
  • WordPiece 토큰화: 단어를 서브워드 단위로 분할하여 어휘 외의 단어를 처리합니다.
  • Masked Language Modeling: 문맥을 고려하여 마스킹된 단어를 예측하는 학습 방식을 사용합니다.
• GPT:
  • Byte Pair Encoding (BPE): WordPiece와 유사하게 서브워드 단위로 토큰화합니다.
  • Autoregressive 모델: 앞쪽 토큰을 기반으로 다음 토큰을 예측하는 자기 회귀 모델입니다.
• Transformer:
  • Positional Encoding: 순서 정보를 모델에 제공하기 위해 위치 정보를 인코딩합니다.
  • Attention Mechanism: 문장 내 단어 간의 관계를 모델링하여 문맥을 이해합니다.

결론

텍스트 전처리는 자연어 처리 시스템의 성능을 크게 좌우하는 중요한 과정입니다. 특히, 오타 수정, 도메인별 특성 고려, 딥러닝 모델에 맞는 전처리 기법을 적용하면 더욱 정확하고 효과적인 결과를 얻을 수 있습니다.