한국어 키워드 특성에 맞는 키워드 선정 방법은 주로 형태소 분석기를 활용해 명사 중심으로 키워드를 추출하고, 불용어(의미 없는 단어)를 제거하는 방식을 사용합니다. 특히 두 글자 이상의 명사를 중심으로 추출하는 것이 분석에 효과적입니다. 또한, 키워드의 중요도 판단에는 TF-IDF, 텍스트 랭크(Text Rank) 같은 알고리즘을 활용할 수 있습니다.
구체적으로는 다음과 같은 절차를 따릅니다:
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형태소 분석기 활용: 한국어는 조사, 어미 등 다양한 형태소가 붙기 때문에 형태소 분석기를 사용해 명사만 추출합니다. 대표적인 분석기로는 KoNLPy 패키지 내 Okt, Mecab, Kkma 등이 있습니다. 이 중 Okt가 간단한 명사 추출에 자주 쓰입니다.
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불용어 처리: '데이터', '분석'처럼 빈번하지만 의미가 약한 단어를 불용어로 지정해 제거합니다. 한 글자 명사는 분석에 방해가 될 수 있어 보통 제외합니다.
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키워드 중요도 평가: 추출된 명사 중에서 문서 내 중요도를 평가하기 위해 TF-IDF, 텍스트 랭크(Text Rank) 알고리즘을 적용합니다. 이를 통해 문서나 텍스트 내 핵심 키워드를 선별할 수 있습니다.
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고유명사 및 전문용어 구분: 영어 키워드와 달리 한글 키워드는 고유명사, 전문용어 등을 구분하여 별도로 처리하는 경우도 있습니다.
이와 같은 방법은 한국어의 교착어적 특성과 조사, 어미의 다양성을 고려해 키워드의 정확한 의미와 중요도를 반영하는 데 적합합니다. 따라서 형태소 분석과 불용어 처리, 중요도 평가를 결합한 키워드 선정이 한국어에 맞는 효과적인 방법입니다.
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