신생아탈모

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한국어 품사 태그세트로는 "21세기 세종계획 품사 태그세트"를 비롯하여 다양한 품사 태그세트가 있다. 형태소 분석기마다 사용하는 품사 태그가 다르므로 각 형태소 분석기에 대한 문서를 참조한다.
에서 concordance 의 기능은 첫번째 인수값을 갖고 있는 c를 가져오는 것인가요?
import warnings warnings.simplefilter("ignore") import konlpy konlpy.__version__ Out: '0.5.1' 한국어 말뭉치¶ KoNLPy에서는 대한민국 헌법 말뭉치인 kolaw와 국회법안 말뭉치인 kobill을 제공한다. 각 말뭉치가 포함하는 파일의 이름은 fields 메서드로 알 수 있고 open 메서드로 해당 파일의 텍스트를 읽어들인다.
koNLPy의 형태소 분석기와 NLTK의 Text 클래스를 결합하여 NLTK 기능을 사용할 수도 있다.
from nltk import Text kolaw = Text(okt.nouns(c), name="kolaw") kolaw.plot(30) plt.show() In [25]: from wordcloud import WordCloud # 자신의 컴퓨터 환경에 맞는 한글 폰트 경로를 설정 font_path = '/usr/share/fonts/truetype/nanum/NanumGothic.ttf' wc = WordCloud(width = 1000, height = 600, background_color="white", font_path=font_path) plt.imshow(wc.generate_from_frequencies(kolaw.vocab())) plt.axis("off") plt.show() 질문/덧글 from konlpy.utils import concordance moon*** 2016년 10월 17일 10:34 오후 from konlpy.utils import concordanceidx = concordance(u'대한민국', c, show=True)
from konlpy.corpus import kolaw kolaw.fileids() Out: ['constitution.txt'] In [3]: c = kolaw.open('constitution.txt').read() print(c[:40]) 대한민국헌법 유구한 역사와 전통에 빛나는 우리 대한국민은 3·1운동으로 In [4]: from konlpy.corpus import kobill kobill.fileids() Out: ['1809895.txt', '1809890.txt', '1809899.txt', '1809898.txt', '1809891.txt', '1809892.txt', '1809894.txt', '1809893.txt', '1809896.txt', '1809897.txt'] In [5]: d = kobill.open('1809890.txt').read() print(d[:40]) 지방공무원법 일부개정법률안 (정의화의원 대표발의 ) 의 안 번 호 형태소 분석¶ KoNLPy는 다음과 같은 다양한 형태소 분석, 태깅 라이브러리를 파이썬에서 쉽게 사용할 수 있도록 모아놓았다.

from konlpy.tag import * hannanum = Hannanum() kkma = Kkma() komoran = Komoran() mecab = Mecab() okt = Okt() 이 클래스들은 다음과 같은 메서드를 공통적으로 제공한다. 여기에서는 한나눔, 꼬꼬마, 오픈코리안텍스트 형태소만 예제로 포함하였다.KoNLPy(코엔엘파이라고 읽는다)는 한국어 정보처리를 위한 파이썬 패키지이다.

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hannanum.nouns(c[:40]) Out: ['대한민국헌법', '유구', '역사', '전통', '빛', '우리', '대한국민', '3·1운동'] In [8]: kkma.nouns(c[:40]) Out: ['대한', '대한민국', '대한민국헌법', '민국', '헌법', '유구', '역사', '전통', '우리', '국민', '3', '1', '1운동', '운동'] In [9]: # komoran은 빈줄이 있으면 에러가 남 komoran.nouns("\n".join([s for s in c[:40].split("\n") if s])) Out: ['대한민국', '헌법', '역사', '전통', '국민', '운동'] In [10]: mecab.nouns(c[:40]) Out: ['대한민국', '헌법', '역사', '전통', '우리', '국민', '운동'] In [11]: okt.nouns(c[:40]) Out: ['대한민국', '헌법', '유구', '역사', '전통', '우리', '국민', '운동'] 형태소 추출¶ 명사 뿐 아니라 모든 품사의 형태소를 알아내려면 morphs라는 명령을 사용한다.