마르코프 체인은 챗봇 답변과 같은 문장생성에 많이 사용됩니다. 더 나아가 딥러닝을 이용하면 셰익스피어 소설을 쓴다거나 소스코드도 만들어 낼 수 있습니다. RNN을 사용하여 셰익스피어나 리눅스 소스 코드를 생성하는 내용은 아래 앤드류 응 교수님 블로그에서 볼 수 있습니다. RNN/LSTM에 관한 내용입니다.

• "The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks" by Andrej Karpathy

그리고 코세라에 앤드류 응 교수님의 머신러닝 무료 강의도 있으니 관심있으신 분은 한번 들어보세요. 한글 자막 지원됩니다. 참고로 김성훈 교수님의 무료 강의도 있습니다.

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머신러닝으로 문장 생성하기

마르코프 텍스트 생성기(Markov Text Generator)를 파이썬으로 구현한 오픈 소스가 있어서 사용해보았다. 소스 코드는 깃허브에서 다운로드 받으면 된다.

• https://github.com/codebox/markov-text

학습할 글 가져오기

테스트를 위해 이전 글에서 사용한 원사마님의 글을 다시 사용했다. 그래서 이전 소스를 재활용한다.

from newspaper import Article

url = 'https://steemit.com/dclick/@wonsama/-181023--1540308198584'
news = Article(url, language='ko')
news.download()
news.parse()
text = news.text

만약 newspaper 모듈 설치 중에 "python setup.py egg_info" failed with error code 1 in /tmp/pip-build-BqMhb7/matplotlib/" 에러가 나면 여기를 참고하자.
알려준대로 pip install --upgrade setuptools를 실행하니 해결되었다.

dclick 광고 내용은 학습할 필요가 없기 때문에, 글 본문 하단에 dclick 광고 내용이 있으면 아래와 같이 날려준다.

sponsored = text.find('\nSponsored ( Powered by dclick )')
if sponsored > 0:
    text = text[:sponsored]

단순하게 문장과 어절 단위로만 학습한다. 꼬꼬마(kkma) 형태소 분석기를 이용하여 문장 단위를 구분한다.

from konlpy.tag import Kkma
tagger = Kkma()

# 문장 단위로 구분
text = '\n'.join(tagger.sentences(text))

형태소 단위로 학습했더니 말이 안 되는 문장이 생성되는 경우가 많았다. 학습 데이터를 많이 확보하면 굳이 형태소 분석까지는 할 필요가 없다고 생각한다.

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학습하기

depth는 다음 단어를 선택하는 데 이전 단어 중 몇 개를 사용할지 결정하는 값이다.(최소값은 2). 값이 클수록 생성된 문장은 원본 텍스트에 나타나는 문장과 유사하다. 하지만 특정 값을 넘으면 생성된 문장이 원본에 나타나는 문장과 같아진다.

from db import Db
from gen import Generator
from parse import Parser
from sql import Sql
from rnd import Rnd
import sys
import sqlite3
import codecs

SENTENCE_SEPARATOR = '\n' # 문장 구분 코드
WORD_SEPARATOR = ' '      # 어절 구분 코드

# 학습하기
def train(text, name = 'steemit', depth = 2):
    db = Db(sqlite3.connect(name + '.db'), Sql())
    db.setup(depth);
    Parser(name, db, SENTENCE_SEPARATOR, WORD_SEPARATOR).parse(text)
    
train(text)

문장 생성하기

학습한 데이터가 적어서 대부분 비슷한 문장이 생성된다. 학습 데이터가 많아지면 더 다양한 문장을 생성할 수 있을 것이다.

# 문장 생성하기
def generate(name = 'steemit', count = 5):
    db = Db(sqlite3.connect(name + '.db'), Sql())
    generator = Generator(name, db, Rnd())
    result = []
    for i in range(0, count):
        result.append(generator.generate(WORD_SEPARATOR))
    return result
        
generate()

여기까지 읽어주셔서 감사합니다.

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• 파이썬 머신러닝 #4 - 스팀잇 글 감정 분류하기
• 파이썬 머신러닝 #5 - 유사한 게시물 찾기
• 파이썬 머신러닝 #6 - 스팀잇에서 유사한 게시물 찾기
• 파이썬 머신러닝 #7 - 문서 요약하기(TextRank Summariser)

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