spaCy로 마스터하는 자연어 처리: 품사 태깅, 의존 구문 분석, 명명된 엔티티 인식의 핵심 기술

spaCy를 활용한 자연어처리 기초: 품사 태깅, 의존 구문 분석, 명명된 엔티티 인식 자연어는 단어가 문맥에 따라 의미가 달라지고, 다른 단어와 복잡한 관계를 맺으며, 때로는 인간조차 혼란스러울 정도로 모호한 특성을 가진다. 이를 이해하고 처리하기 위해 자연어 이해(NLU) 시스템은 주로 세 가지 핵심 기술을 활용한다. 첫째, 품사 태깅은 단어를 명사, 동사, 형용사, 부사 등 문장 내 역할에 따라 분류한다. 예를 들어 ‘red car’에서 ‘red’는 ‘car’를 수식하는 형용사(AMOD)로, ‘car’는 문장의 핵심어(ROOT) 역할을 한다. spaCy는 ‘VBD’처럼 약어로 태그를 표현하며, spacy.explain()로 각 태그의 의미를 확인할 수 있다. 둘째, 의존 구문 분석은 단어 간의 문법적 관계를 트리 구조로 표현한다. 각 단어는 하나의 부모(헤드)를 가지며, ‘amod’처럼 관계를 명시한다. 이는 ‘red car’가 ‘빨간 차’라는 의미로 구성된다는 점을 이해하는 데 도움을 준다. spaCy의 displacy를 사용하면 시각적으로 구문 구조를 확인할 수 있다. 셋째, 명명된 엔티티 인식(NER)은 ‘Rome’, ‘Italy’, ‘Google’처럼 현실 세계의 특정 대상을 식별한다. spaCy는 GPE(국가, 도시, 주), ORG(기관), PERSON 등 다양한 엔티티 타입을 지원하며, doc.ents로 추출하고 displacy로 시각화할 수 있다. 이 세 기술은 문장의 구조, 의미, 실제 세계의 대상까지 포괄적으로 이해하는 데 핵심적인 역할을 한다. spaCy는 이러한 기능들을 간편하게 제공해 자연어 처리 애플리케이션 개발을 가능하게 한다.