텍스트 분류의 핵심 도구와 기술

AI에서 텍스트 분류(Text Classification)는 비정형 데이터인 텍스트를 컴퓨터가 이해할 수 있는 숫자로 바꾸고, 이를 적절한 카테고리로 할당하는 과정입니다. 텍스트 분류를 가능하게 하는 핵심 도구와 기술은 크게 텍스트 전처리, 벡터화, 모델링 세 단계로 나뉩니다.

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1. 텍스트 전처리 (Preprocessing)

컴퓨터가 텍스트의 본질적인 의미에 집중할 수 있도록 노이즈를 제거하는 과정입니다.

• 토큰화 (Tokenization): 문장을 단어, 형태소, 혹은 문자 단위(Token)로 잘게 나누는 작업입니다. 한국어는 KoNLPy(Mecab, Okt 등), 영어는 NLTK, SpaCy 같은 도구가 필수적입니다.
• 불용어 제거 (Stopwords Removal): '은/는', '이/가', 'the', 'a'와 같이 문맥적 의미가 적은 단어들을 제외합니다.
• 어간 추출/표제어 추출 (Stemming/Lemmatization): 'running', 'ran'을 'run'이라는 기본형으로 통일하여 단어의 수를 줄입니다.

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2. 텍스트 벡터화 (Text Vectorization)

기계는 텍스트를 직접 계산할 수 없으므로, 이를 **숫자 벡터(Vector)**로 변환해야 합니다.

• Bag of Words (BoW): 단어의 순서는 무시하고 빈도수만 계산합니다.
• TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency): 특정 문서에서는 자주 등장하지만, 전체 문서군에서는 흔하지 않은 단어에 높은 가중치를 주는 방식입니다. (예: '인공지능'이라는 단어가 특정 기사에서 많이 나오면 그 기사의 핵심 키워드로 판단)
• 워드 임베딩 (Word Embedding): 단어를 고차원 공간상의 좌표로 변환합니다. Word2Vec, FastText가 대표적이며, '왕 - 남자 + 여자 = 여왕'과 같이 단어 간의 유의미한 관계를 보존합니다.

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3. 핵심 알고리즘 및 모델 (Modeling)

① 전통적인 머신러닝 방식

데이터가 적거나 모델이 가벼워야 할 때 사용합니다.

• 나이브 베이즈 (Naive Bayes): 베이즈 통계학을 바탕으로 단어의 출현 확률을 계산합니다. 스팸 메일 분류의 고전적인 도구입니다.
• 서포트 벡터 머신 (SVM): 텍스트 데이터처럼 차원이 높은 데이터를 분류하는 데 강력한 성능을 보입니다.

② 딥러닝 방식

문맥과 순서가 중요한 복잡한 텍스트 분류에 사용합니다.

• RNN (LSTM/GRU): 문장의 앞뒤 맥락을 기억하여 분류합니다.
• CNN: 주로 이미지에 쓰이지만, 텍스트의 지역적인 패턴(N-gram)을 포착하는 데 유용하여 텍스트 분류에도 쓰입니다.

③ 트랜스포머와 사전학습 모델 (Modern AI)

현재 텍스트 분류의 표준입니다.

• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): 문맥을 양방향으로 파악하여 단어의 의미를 완벽히 이해합니다. '감성 분석', '주제 분류'에서 압도적인 성능을 냅니다.
• GPT 계열: 생성 모델이지만 특정 레이어를 추가하여 분류 작업에도 매우 뛰어난 성능을 보입니다.

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4. 대표적인 라이브러리와 도구

실제로 텍스트 분류 모델을 만들 때 가장 많이 쓰이는 도구들입니다.

카테고리	주요 도구 / 라이브러리
언어별 라이브러리	KoNLPy(한국어), NLTK, SpaCy, Gensim
머신러닝 프레임워크	Scikit-learn (TF-IDF, SVM 등 구현)
딥러닝 프레임워크	PyTorch, TensorFlow, Keras
최신 모델 허브	Hugging Face (Transformers) - BERT 등 최신 모델을 손쉽게 활용 가능

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요약하자면

최근의 텍스트 분류는 Hugging Face 라이브러리를 통해 BERT와 같은 사전학습된 모델을 가져와 내 데이터에 맞게 조금 더 학습시키는 미세 조정(Fine-tuning) 방식이 대세입니다.