[NLP] 텍스트 전처리 - (4) 불용어

불용어(stopword)

큰 의미가 없는 단어 토큰

• NLTK
  stopwords.words("english"): NLTK가 정의한 영어 불용어 리스트 리턴

from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize 
from konlpy.tag import Okt

stop_words_list = stopwords.words('english')
print('불용어 개수 :', len(stop_words_list))
print('불용어 10개 출력 :',stop_words_list[:10])

불용어 개수 : 179
불용어 10개 출력 : ['i', 'me', 'my', 'myself', 'we', 'our', 'ours', 'ourselves', 'you', "you're"]

example = "Family is not an important thing. It's everything."
stop_words = set(stopwords.words('english')) 

word_tokens = word_tokenize(example)

result = []
for word in word_tokens: 
    if word not in stop_words: 
        result.append(word) 

print('불용어 제거 전 :',word_tokens) 
print('불용어 제거 후 :',result)

불용어 제거 전 : ['Family', 'is', 'not', 'an', 'important', 'thing', '.', 'It', "'s", 'everything', '.']
불용어 제거 후 : ['Family', 'important', 'thing', '.', 'It', "'s", 'everything', '.']

한국어에서 불용어 제거

• 토큰화 후에 조사, 접속사 등 제거
• 사용자가 직접 불용어 사전을 만들어 제거

okt = Okt()

example = "고기를 아무렇게나 구우려고 하면 안 돼. 고기라고 다 같은 게 아니거든. 예컨대 삼겹살을 구울 때는 중요한 게 있지."
stop_words = "를 아무렇게나 구 우려 고 안 돼 같은 게 구울 때 는"

stop_words = set(stop_words.split(' '))
word_tokens = okt.morphs(example)

result = [word for word in word_tokens if not word in stop_words]

print('불용어 제거 전 :',word_tokens) 
print('불용어 제거 후 :',result)

불용어 제거 전 : ['고기', '를', '아무렇게나', '구', '우려', '고', '하면', '안', '돼', '.', '고기', '라고', '다', '같은', '게', '아니거든', '.', '예컨대', '삼겹살', '을', '구울', '때', '는', '중요한', '게', '있지', '.']
불용어 제거 후 : ['고기', '하면', '.', '고기', '라고', '다', '아니거든', '.', '예컨대', '삼겹살', '을', '중요한', '있지', '.']