Introduction to Text Analytics

• Text Analytics는 문서(text)와 같은 비정형 데이터를 분석하여 그 속에 포함된 의미 있는 정보를 추출하는 과정을 의미합니다.
• 이는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 기술을 활용하여 다양한 형태의 텍스트 데이터를 처리하고 분석함으로써 지식과 통찰을 얻는 것을 목표로 합니다.

Text Analytics의 주요 응용 분야

• Text Analytics는 다양한 응용 분야에서 활용됩니다:
  1. 정보 추출/요약/시각화: 문서의 주요 정보를 추출하고 이를 요약하거나 시각화하는 작업입니다.
  2. 제목 추출: 문서의 내용을 기반으로 적절한 제목을 자동으로 생성합니다.
  3. 스팸 메일 필터링: 스팸 메일을 자동으로 분류하여 사용자에게 전달되지 않도록 합니다.
  4. 감성 분석: 텍스트 데이터에 담긴 감정을 분석하여 긍정적, 부정적, 중립적 감정을 판별합니다.
  5. 정형 데이터와 결합한 모델 향상: 비정형 텍스트 데이터를 정형 데이터와 결합하여 모델의 성능을 향상시킵니다.

텍스트 분석의 도전 과제

Text Analytics는 몇 가지 도전 과제에 직면해 있습니다:

1. 높은 차원의 문제(High number of Dimensions): 언어의 차원 수가 매우 높아 분석이 복잡해집니다. 예를 들어, 한국어는 약 110만 개의 단어를 포함하고 있습니다.
2. 복잡하고 미묘한 관계(Complex and subtle relationships): 단어 간의 복잡한 관계가 존재합니다. 예를 들어, "철수는 영희와 싸웠다"와 "그는 그녀와 말 다툼을 하였다"는 표현은 서로 다른 단어를 사용하지만 동일한 의미를 가집니다.
3. 모호성 및 문맥 민감도(Ambiguity and Context sensitivity): 단어의 모호성이 존재합니다. 예를 들어, 애플(Apple)은 문맥에 따라 과일이나 회사 로고를 의미할 수 있습니다.

텍스트 데이터의 구조

텍스트 데이터는 그 구조에 따라 다음과 같이 분류됩니다:

1. Unstructured Data (비구조적 데이터)

• 비구조적 데이터는 명확한 구조적 단서가 없는 데이터로, 텍스트의 형식이나 패턴이 일정하지 않습니다.

• 이러한 데이터는 분석하기 어렵지만, 자연어 처리(NLP) 기술을 통해 의미를 추출할 수 있습니다.

• 예시로는 다음이 있습니다:

  • 문자 메시지
  • 소설
  • 블로그 글
  • 소셜 미디어 게시물

2. Weakly Structured Data (약간 구조적 데이터)

• 약간 구조적 데이터는 일부 구조적 단서를 포함하고 있지만, 여전히 비구조적 요소가 많습니다.

• 이러한 데이터는 특정 형식을 따르지만, 그 형식이 완전히 일관되지는 않습니다.

• 예시로는 다음이 있습니다:

  • 뉴스 기사
  • 법률 문서
  • 연구 논문
  • 제품 리뷰

3. Semi-Structured Data (반구조적 데이터)

• 반구조적 데이터는 명확한 구조적 단서를 많이 포함하고 있으며, 특정 형식을 따릅니다. 이러한 데이터는 구조화된 정보와 비구조화된 정보를 모두 포함할 수 있습니다.

• 예시로는 다음이 있습니다:

  • HTML
  • XML
  • 이메일
  • JSON 파일

Text Mining의 유형

Text Mining은 여러 가지 유형으로 나뉩니다:

1. 문서 분류(Document Classification): 문서를 미리 정의된 카테고리로 분류합니다.
2. 문서 군집화(Document Clustering): 유사한 문서들을 그룹화합니다.
3. 주제 추출(Concept Extraction): 문서에서 주요 주제를 추출합니다.
4. 정보 검색(Information Retrieval): 사용자 질의에 맞는 문서를 검색합니다.
5. 정보 추출(Information Extraction): 문서에서 특정 정보를 추출합니다.
6. 웹 마이닝(Web Mining): 웹 로그 데이터를 분석합니다.
7. 자연어 처리(NLP): 언어의 구조를 분석하고 이해합니다.

하지만, 특정 Task가 어느 한 영역에만 존재한다고는 할 수 없습니다. 예를 들어 GPT나 챗봇은 주로 자연어 처리(NLP) 영역에 속하지만, 정보 검색, 정보 추출, 문서 분류, 주제 추출, 문서 군집화 등 다양한 Text Analytics 기술을 활용하여 사용자에게 유용한 정보를 제공하고 상호작용합니다. 이러한 기술들은 함께 작동하여 챗봇이 더 스마트하고 효율적으로 사용자와 소통할 수 있도록 합니다.

1. 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP):

   • GPT(Generative Pre-trained Transformer)와 같은 언어 모델은 NLP의 핵심 기술을 사용하여 인간 언어를 이해하고 생성합니다. 이는 텍스트의 구조를 분석하고 문법 규칙을 이해하며 문맥을 파악하여 자연스러운 언어 생성이 가능하도록 합니다.

2. 정보 검색(Information Retrieval):

   • GPT 기반 챗봇은 사용자 질의에 맞는 적절한 정보를 검색하여 응답을 생성할 수 있습니다. 이는 사용자가 질문을 했을 때 관련 정보를 찾고 이를 바탕으로 답변을 제공하는 기능을 포함합니다.

3. 정보 추출(Information Extraction):

   • 챗봇은 문서나 대화에서 특정 정보를 추출하여 사용자에게 제공합니다. 예를 들어, 사용자가 특정 데이터나 정보를 요청하면, 챗봇은 해당 정보를 추출하여 답변합니다.

4. 문서 분류(Document Classification):

   • GPT 모델은 문서를 다양한 카테고리로 분류하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 고객 서비스 챗봇은 사용자의 질문을 분석하여 기술 지원, 청구 관련 질문 등으로 분류하고 이에 맞는 답변을 제공할 수 있습니다.

5. 주제 추출(Concept Extraction):

   • GPT 모델은 텍스트에서 주요 주제를 추출할 수 있습니다. 예를 들어, 긴 문서를 요약하거나 대화의 주요 주제를 파악하여 그에 맞는 응답을 생성할 수 있습니다.

6. 문서 군집화(Document Clustering):

   • 챗봇은 유사한 문서를 그룹화하여 사용자에게 추천하거나 관련 정보를 제공할 수 있습니다. 이는 사용자가 특정 주제에 대해 질문할 때, 관련 문서를 그룹화하여 제공하는 데 유용합니다.

텍스트 분석의 단계

Text Analytics는 다음과 같은 단계로 이루어집니다:

1. 정의 및 데이터 수집(Define & Collect): 분석할 목표를 정의하고 텍스트 데이터를 수집합니다.
2. 전처리 및 변환(Preprocess & Transform): 데이터를 전처리하여 분석 가능한 형태로 변환합니다.
3. 특징 선택 및 추출(Select & Extract Features): 분석에 필요한 중요한 특징을 선택하고 추출합니다.
4. 알고리즘 학습 및 평가(Algorithm Learning & Evaluation): 적절한 알고리즘을 학습시키고 평가합니다.

다음 포스트에서는 텍스트 분석 단계에 대해서 자세하게 살펴보겠습니다.