1.
자바, 미안하다!
PyCon Korea 2014
Korean NLP with Python
Lucy Park (박은정)
KoNLPy on GitHub
1 / 33

2.
개요 NLTK 덕에 파이썬으로 자연어처리를 하는 것이 편리해졌다.
단, 한국어만 분석하려하지 않는다면.
파이썬으로 한국어를 분석할 수는 없을까?
국문, 영문, 중문 등 다양한 문자가 섞여 있는 문서는 어떻게 분
석할 수 있을까?
이 발표에서는 자연어처리의 기초적인 개념을 다룬 후, NLTK 등
의 자연어처리 라이브러리와 한국어 분석을 위해 개발중인
KoNLPy를 소개한다. 또, 파이썬으로 한국어를 분석할 때 유용
한 몇 가지 트릭을 공유한다.
KoNLPy docs: http://konlpy.readthedocs.org
Slides URL: http://www.lucypark.kr/slides/2014-pyconkr
Slides code: https://gist.github.com/e9t/546faa368424e04e25c7
2 / 33

3.
박은정
(a.k.a.
lucypark,
echojuliett, e9t)
개발하는 데이터 분석가.
서울대학교 데이터마이닝 센터 박사과정
"대한민국 정치의 모든 것" 만드는 팀포퐁 멤버
Just another yak shaver...
11:49 <@sanxiyn> 또다시 yak shaving의 신비한 세계
11:51 <@sanxiyn> yak shaving이 뭔지 다 아시죠?
11:51 <디토군> 방금 찾아보고 왔음
11:51 <@mana> (조용히 설명을 기대중)
11:51 <@sanxiyn> 나무를 베려고 하는데
11:52 <@sanxiyn> 도끼질을 하다가
11:52 <@sanxiyn> 도끼가 더 잘 들면 나무를 쉽게 벨텐데 해서
11:52 <@sanxiyn> 도끼 날을 세우다가
11:52 <@sanxiyn> 도끼 가는 돌이 더 좋으면 도끼 날을 더 빨리 세울텐데 해서
11:52 <@sanxiyn> 좋은 숫돌이 있는 곳을 수소문해 보니
11:52 <@mana> …
11:52 <&홍민희> 그거 전형적인 제 행동이네요
11:52 <@sanxiyn> 저 멀이 어디에 세계 최고의 숫돌이 난다고
11:52 <@sanxiyn> 거기까지 야크를 타고 가려다가
11:52 <@mana> 항상하던 짓이라서 타이핑을 할 수 없었습니다
11:52 <@sanxiyn> 야크 털을 깎아서…
11:52 <@sanxiyn> etc.
3 / 33

4.
"caricature"
4 / 33

5.
"사람의 생김새를 결정짓는 것은
골격과 피부의 미묘한 변화에서 비롯되는 차이점이고,
그 차이점을 없애 버린다면 모든 사람의 생김새는
똑같을 것입니다."
-- 만화가 김충원
5 / 33

6.
"데이터를 결정짓는 것은
행과 열의 미묘한 변화에서 비롯되는 차이점이고,
그 차이점을 없애 버린다면 모든 데이터는
똑같을 것입니다."
6 / 33

7.
수많은 공통점을 두고도
차이를 만드는 요인.
데이터 분석의 관점에서는:
"Features"
7 / 33

8.
문서 간 차이를 만드는 "Features"는 뭘까?
8 / 33

9.
9 / 33

10.
10 / 33

11.
형태소
언어의 최소 의미 단위.
* 영어는 tokenizing, stemming으로 충분한 경우도 있지만 결국 마찬가지. ex: "unbreakable"=="un-"+"break"+"-able"
11 / 33

12.
형태소분석 with C/C++ & Java
corpus linguistics == 언어 분석을 computational하게 해보자!
1995년, KTS를 시작으로 국내외에서 여러 "오픈소스" 형태소 분석기가 개발됨
형태소 분석기를 만든다 == 알고리즘 구현 + 방대한 코퍼스 기반으로 사전 구축
한마디로, 정말 대단한 작업
* 형태소 분석기 링크들은 여기에: http://konlpy.readthedocs.org/en/latest/references
12 / 33

13.
이러한 역작들을,
더 많은 사람들이 쉽게 이용하게 할 수 있을까?
13 / 33

14.
그러한 관점에서
누구나 쉽게 NLP를 할 수 있게 해준 패키지 두 개:
KoNLP, for R
NLTK, for Python
14 / 33

15.
KoNLP, for R https://github.com/haven-jeon/KoNLP
한나눔 형태소 분석기 R interface
세종계획한국어 코퍼스, 사전 등을 마련한 10년 계획 정부사업의 확장적 사용
그 외 NLP를 편리하게 하는 각종 함수 구현
많은 down-to-earth 예제를 담은 documentation
"Python으로도 이런게 있으면 좋겠다!" 이름에도 내포돼있듯 KoNLPy의 가장 큰 inspiration!
15 / 33

16.
NLTK, for Python http://nltk.org
Porter, snowball, Lancaster 등 다양한 stemming 알고리즘 포함
그 외 chunking, NER, classification 알고리즘 포함
50개가 넘는 (주로 영어지만 다양한 언어의) 코퍼스 포함
역시 풍부한 문서
(Natural) language free, platform free, and free
"한국어만 지원되면 정말 좋겠다!"
* NLTK는 Language-free한 속성 때문에 파이썬 한국어 NLP에도 유용하게 이용할 수 있습니다. (예시: Collocation 찾기)
16 / 33

17.
파이썬으로 형태소 분석,
한국어 NLP 할 수 있으면 정말 좋겠네
1. 형태소 분석기 뿐 아니라, 더 많은 자연어 처리 기능 & 코퍼스를 포괄하면서
2. 여러 형태소 분석기 중에서는 목적/취향에 맞는 것을 쉽게 선택할 수 있게
3. 누구나 참여할 수 있는, 여과없는 오픈소스를
4. 상세한 예제를 담은 문서와 함께
5. 가장 Pythonic 한 형태로
(...로 만드는 것이 "목표".)
17 / 33

18.
KoNLPy, for Python http://konlpy.rtfd.org
"Standing on the shoulders of giants"
2014년 7월, 한나눔 형태소 분석기만 담아 첫 릴리즈
2014년 8월, 꼬꼬마, MeCab-ko 형태소 분석기도 포함하여 v0.3.0 릴리즈
국회 의안 등 재사용/재배포가 가능한 공문서 위주로 toying data 추가
그 외 각종 튜토리얼, konlpy.utils.pprint 등 편리한 함수 추가
GitHub을 통해 누구나 논의와 개발에 참여할 수 있습니다!
18 / 33

19.
한 번 써볼까요?
19 / 33

20.
Installation
$ pip install JPype1 # Aㅏ... dependencies...
$ pip install konlpy
20 / 33

21.
>>> from konlpy.tag import Kkma
>>> from konlpy.utils import pprint # 파이썬 2에서 편리한 출력을 위함
>>> kkma = Kkma()
>>> pprint(kkma.sentences(u'네, 안녕하세요. 반갑습니다.'))
[네, 안녕하세요..,
반갑습니다.]
>>> pprint(kkma.nouns(u'질문이나 건의사항은 깃헙 이슈 트래커에 남겨주세요.'))
[질문,
건의,
건의사항,
사항,
깃헙,
이슈,
트래커]
>>> pprint(kkma.pos(u'오류보고는 실행환경, 에러메세지와함께 설명을 최대한상세히!^^')
[(오류, NNG),
(보고, NNG),
(는, JX),
(실행, NNG),
(환경, NNG),
(,, SP),
(에러, NNG),
(메세지, NNG),
(와, JKM),
(함께, MAG),
(설명, NNG),
(을, JKO),
(최대한, NNG),
(상세히, MAG),
(!, SF),
(^^, EMO)]
21 / 33

22.
>>> from konlpy.tag import *
>>> from konlpy.utils import pprint
>>> engines = [Kkma(), Hannanum(), Mecab()]
>>> s = u"갤럭시는 화면이 큰데, 좋은데?" # 'ㄴ데', '은데'가 다르다는 것에 주목!
>>> for e in engines:
... print e
... pprint(e.pos(s))
<konlpy.tag._kkma.Kkma instance at 0x2d292d8>
[(갤럭시, UN),
(는, JX),
(화면, NNG),
(이, JKS),
(크, VA),
(ㄴ데, ECE),
(,, SP),
(좋, VA),
(은데, ECD),
(?, SF)]
<konlpy.tag._hannanum.Hannanum instance at 0x2d299e0>
[(갤럭시, N),
(는, J),
(화면, N),
(이, J),
(크, P),
(ㄴ데, E),
(,, S),
(좋, P),
(은, E),
(데, N),
(?, S)]
<konlpy.tag._mecab.Mecab instance at 0x2d29950>
[(갤럭시, NNP),
(는, JX),
(화면, NNG),
(이, JKS),
(큰데, VA+EC),
22 / 33

23.
태그셋 비교: Korean POS tags comparison chart
23 / 33

24.
형태소 분석 모듈 간 성능 비교
형태소 분석기는 속도, 메모리 사용, 정확도 등으로 성능 평가
One-size-fits-all 이라기보다는 서로 장단점이 있는 경우가 많음
알고리즘 뿐 아니라 사전의 영향도 매우**2 큼
자신의 목적/취향에 맞는 분석기+사전 조합을 사용
* Warning!
(1) 형태소 분석기 간 직접적인 비교가 아니라, KoNLPy 내부 모듈 간 비교입니다.
(2) POS tagging은 형태소 분석과 구분됩니다. 자세한 설명은 구글신께 양보드립니다 :)
24 / 33

25.
좀 더 재밌는걸 해봅시다!
25 / 33

26.
예제: 워드클라우드 그리기
목적: 파이썬만으로 웹문서에서 중요한 명사를 뽑아 워드클라우드로 그리기!
* 코드는 지면상 여기에서: http://konlpy.readthedocs.org/en/latest/examples/wordcloud/ (재밌는 예제들도 더 있어요!)
26 / 33

27.
이걸 응용해서 만든 것이:
http://pokr.kr/person/1958194
27 / 33

28.
Future works for KoNLPy
1. 사전 interface 통일
2. konlpy.download(): 코퍼스, 사전 등 data file을 소스코드에서 분리
3. GCJ 등을 활용해서 JVM을 따로 구동하지 않는 방법 고려
4. Python3 support
5. 한국어 documentation?
28 / 33

29.
시간이 좀 남았나요?
29 / 33

30.
몇 가지 트릭
한글 파일 읽기: "Decode early, encode late"
>>> with open('somefile.txt', 'r') as f:
... doc = f.read().decode('utf-8')
>>> import codecs
>>> codecs.open('somefile.txt', encoding='utf-8')
sublee님의 Hangulize
>>> from hangulize import hangulize
>>> print hangulize('Guido van Rossum', 'nld')
히도 판로쉼
30 / 33

31.
몇 가지 트릭
문자의 정체 확인하기
>>> from unicodedata import name
>>> print '%s, %s, %s' % (name(u"ㆍ"), name(u"․"), name(u"･"))
HANGUL LETTER ARAEA, ONE DOT LEADER, HALFWIDTH KATAKANA MIDDLE DOT
>>> "･".decode("unicode-escape")
u'xefxbdxa5'
>>> ord(u"･"), repr(u"･")
(65381, "u'uff65'")
특수문자를 제외하고 어절을 얻고 싶은 경우
>>> import regex
>>> regex.findall(ur'p{Hangul}+', u'다람쥐, 헌 쳇바퀴에 타고파.')
[u'ub2e4ub78cuc950', u'ud5cc', u'uccc7ubc14ud034uc5d0', u'ud0c0uace0ud30c']
31 / 33

32.
몇 가지 트릭
한글 romanize하기
>>> from unidecode import unidecode
>>> unidecode(u'파이콘')
'paikon'
한자, 한글, 영문가 섞여 있는 경우
Multilingual NLP에서 제안하는 다양한 접근법이 있습니다.
간단한 꼼수 한 가지는: "한자 전처리, 영문 후처리"
한자는 transliterate하고 (ex: '丁新闻' -> 정신문)
한국어 처리를 한 후에 (ex: POS tagging)
영문으로 분류된 tag에 한해 따로 stemming 등을 거침
32 / 33

33.
감사합니다 :D
http://lucypark.kr
@echojuliett
33 / 33