키워드 추출하는 NLP 추천

안녕하세요. 어떤 컨텍스트에서 어떤 것을 키워드로 정의해서 추출하고자 하는지가 있어야 할 것 같습니다. 단순히 한글 텍스트를 기반으로 단어들을 꺼내고 싶으신거라면 konlpy (https://konlpy.org/ko/latest/index.html) 의 tokenizer들을 통해 토큰화를 진행하시고 단어를 추출하시면 될 것 같구요. 이를 넘어 해당 텍스트에서 주요 단어들을 키워드로 정의하고 뽑고 싶으신거라면 단순히 빈출기반으로 키워드 선정할 것인지 아니면 다른 기준을 적용하실 것인지에 대한 고민이 필요할 것 같아요. TextRank와 같은 간단한 방법들부터 NER(https://www.letr.ai/blog/tech-20210723)까지 다양한 방법이 있으니 한번 관련 키워드로 검색해보시면 좋을 것 같아요.

키워드 추출은 자연어 처리 분야에서 중요한 기술 중 하나입니다. NLP를 처음 해보시는 분에게 추천하는 키워드 추출 라이브러리 및 툴은 다음과 같습니다. 1. NLTK (Natural Language Toolkit) NLTK는 파이썬 기반의 자연어 처리 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 키워드 추출 외에도 다양한 NLP 작업에 유용하게 사용됩니다. NLTK에서 제공하는 문서 전처리 기능을 활용하면, 문서에서 토큰화, 어간 추출, 형태소 분석 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 2. Gensim Gensim은 파이썬 기반의 자연어 처리 라이브러리로, 주로 토픽 모델링 작업을 위해 사용됩니다. 하지만, Gensim에서 제공하는 키워드 추출 기능도 매우 강력합니다. 특히, 텍스트의 문맥 정보를 고려한 키워드 추출 방법을 제공하며, 이를 통해 높은 정확도의 키워드 추출 결과를 얻을 수 있습니다. 3. RAKE (Rapid Automatic Keyword Extraction) RAKE는 키워드 추출을 위한 자동화된 알고리즘입니다. RAKE는 단어의 출현 빈도와 불용어 등을 고려하여 키워드를 추출합니다. 이 알고리즘은 간단하고 빠르게 사용할 수 있으며, 다양한 언어에 대한 지원을 제공합니다. 4. TextRank TextRank는 PageRank 알고리즘을 자연어 처리 분야에 적용한 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 문서의 중요도를 계산하여 키워드 추출을 수행합니다. TextRank는 텍스트의 문맥 정보를 고려하며, 다양한 언어에 대한 지원을 제공합니다. 위의 라이브러리와 툴은 각각의 특징과 장단점이 있으므로, 자신의 데이터와 목적에 맞게 선택하여 사용하면 됩니다. 또한, NLP 작업에는 전처리 과정이 중요하므로, 데이터 전처리에 대한 이해도도 함께 필요합니다.