ParleRParser::token은 텍스트를 분석하기 위한 기본 단위입니다. token은 텍스트를 작은 단위로 나누어 분석하는 데 사용됩니다. 예를 들어, "Hello, world!"라는 문장을 분석하면 token으로 나누어 "Hello", ",", " ", "world", "!"로 나누어집니다.
token은 텍스트를 분석하는 데 사용되는 다양한 종류가 있습니다. 예를 들어, 명사, 동사, 형용사, 부사, 대명사, 수사 등이 있습니다. token을 사용하여 텍스트를 분석하는 방법은 다음과 같습니다.
1. 텍스트를 token으로 나누어 분석합니다.
2. token의 종류를 확인합니다. 예를 들어, 명사, 동사, 형용사 등
3. token의 의미를 분석합니다. 예를 들어, 명사 "도서관"은 무엇을 나타내는지
4. token을 사용하여 텍스트의 의미를 분석합니다. 예를 들어, "나는 도서관에 가고 싶다"라는 문장을 분석하면 "나는"은 주어, "도서관"은 목적어, "가고"은 동사로 분석할 수 있습니다.
token의 종류에 대한 예시는 다음과 같습니다.
- 명사: 도서관, 학생, 책
- 동사: 가다, 읽다, 쓰다
- 형용사: 큰, 작은, 빨간
- 부사: швидко, 천천히
- 대명사: 나는, 너, 그
- 수사: 1, 2, 3
token을 사용하여 텍스트를 분석하는 예시는 다음과 같습니다.
- 주제 extraction: "나는 도서관에 가고 싶다"라는 문장을 분석하면 "도서관"이라는 주제가 추출됩니다.
- sentiment analysis: "나는 도서관에 가고 싶다"라는 문장을 분석하면 긍정적인 감정(즉, 좋다)가 추출됩니다.
예시 코드는 다음과 같습니다.
#hostingforum.kr
python
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
# 텍스트를 token으로 나누어 분석합니다.
text = "나는 도서관에 가고 싶다"
tokens = word_tokenize(text)
# token의 종류를 확인합니다.
for token in tokens:
print(nltk.pos_tag([token])[0])
# token의 의미를 분석합니다.
# 예를 들어, 명사 "도서관"은 무엇을 나타내는지
# token을 사용하여 텍스트의 의미를 분석합니다.
# 예를 들어, "나는 도서관에 가고 싶다"라는 문장을 분석하면 "나는"은 주어, "도서관"은 목적어, "가고"은 동사로 분석할 수 있습니다.
이 코드는 텍스트를 token으로 나누어 분석하고, token의 종류를 확인하고, token의 의미를 분석합니다. token을 사용하여 텍스트의 의미를 분석하는 예시는 주제 extraction과 sentiment analysis입니다.
2025-07-02 21:51