아티클
04/01/2012

용어 추출 변환

용어 추출 변환은 변환 입력 열의 텍스트에서 용어를 추출한 후 용어를 변환 출력 열에 기록합니다. 변환은 영어 텍스트에서만 작동되며 자체 영어 사전과 영어에 대한 언어적 정보가 사용됩니다.

용어 추출 변환을 사용하면 데이터 집합의 내용을 확인할 수 있습니다. 예를 들어 전자 메일 메시지가 포함된 텍스트는 제품에 대한 유용한 피드백을 제공할 수 있으므로 용어 추출 변환을 사용하여 메시지의 주요 내용을 추출하고 고객 의견을 분석할 수 있습니다.

용어 추출 변환에서는 명사 또는 명사구를 따로 추출하거나 모두 추출할 수 있습니다. 명사는 단일 명사이며, 명사구는 하나의 명사와 명사 또는 형용사를 포함하는 두 개 이상의 단어입니다. 예를 들어 명사만 추출하는 옵션이 사용된 경우에는 변환에서 bicycle 및 landscape 등과 같은 용어가 추출되며 명사구 옵션이 사용된 경우에는 new blue bicycle, bicycle helmet 및 boxed bicycles와 같은 용어가 추출됩니다.

관사와 대명사는 추출되지 않습니다. 예를 들어 용어 추출 변환은 the bicycle, my bicycle 및 that bicycle에서 bicycle을 추출합니다.

용어 추출 변환은 단어를 기본 형태로 바꾸기 때문에 단어의 대/소문자가 달라도 다른 용어로 취급되지 않습니다. 예를 들어 You see many bicycles in Seattle 및 Bicycles are blue와 같은 텍스트에서 bicycles와 Bicycles는 같은 용어로 인식되고 bicycle만 변환에서 유지됩니다. 내부 사전에 나열되지 않은 고유 명사 및 단어는 기본 형태로 바뀌지 않습니다.

용어 추출 변환은 또한 명사를 형태소 분석하여 명사의 단수 형태만 추출합니다. 예를 들어 변환은 men을 man으로 추출하고, mice를 mouse로, bicycles는 bicycle로 추출합니다. 변환은 자체 사전을 사용하여 명사를 형태소 분석합니다. 사전에 표시되지 않은 동명사는 명사로 취급됩니다.

용어 추출 변환에서는 데이터 형식이 DT_WSTR 또는 DT_NTEXT인 열의 텍스트만 사용할 수 있습니다. 열에 텍스트가 있지만 데이터 형식이 다른 경우 데이터 변환으로 데이터 흐름에 DT_WSTR 또는 DT_NTEXT 데이터 형식의 열을 추가하고 열 값을 새 열로 복사할 수 있습니다. 그런 다음 데이터 변환의 출력을 용어 추출 변환에 대한 입력으로 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 데이터 변환를 참조하십시오.

용어 추출 변환은 추출되는 각 용어에 대한 순위를 생성합니다. 순위는 TFIDF 값이나 입력에서 기본 용어가 나타나는 횟수를 의미하는 기본 빈도일 수 있습니다. 어느 경우에도 순위는 0 이상의 실수로 표현됩니다. 예를 들어 TFIDF 순위 값이 0.5이거나 빈도 값이 1.0 또는 2.0일 수 있습니다.

선택적으로 용어 추출 변환은 데이터 집합에서 용어를 추출할 때 건너뛸 수 있는 용어를 의미하는 제외 용어가 포함된 테이블의 열을 참조할 수 있습니다. 이 기능은 특정 비즈니스 및 분야에서 텍스트에 너무 자주 나와서 쓸모가 없는 단어와 같은 일련의 용어를 중요하지 않은 용어로 이미 정의해 둔 경우에 유용합니다. 예를 들어 특정 상표의 자동차에 대한 고객 지원 정보가 포함된 데이터 집합에서 용어를 추출할 때 해당 상표 이름은 너무 자주 나와서 중요하지 않으므로 제외될 수 있습니다. 따라서 제외 목록의 값은 사용 중인 데이터 집합에 맞게 사용자 지정되어야 합니다.

제외 목록에 용어를 추가하면 해당 용어를 포함하는 단어나 명사구와 같은 모든 용어도 제외됩니다. 예를 들어 제외 목록에 data와 같은 한 단어가 있는 경우 data, data mining, data integrity 및 data validation과 같이 이 단어를 포함하는 모든 용어도 제외됩니다. data를 포함하는 복합어만 제외하려는 경우에는 제외 목록에 해당 복합 용어를 명시적으로 추가해야 합니다. 예를 들어 data 항목은 추출하지만 data validation은 제외하려는 경우에는 제외 목록에 data validation을 추가하고 제외 목록에서 data가 제거되었는지 확인합니다.

참조 테이블은 SQL Server 2000, SQL Server 또는 Access 데이터베이스의 테이블이어야 합니다. 용어 추출 변환은 별개의 OLE DB 연결을 사용하여 참조 테이블에 연결합니다. 자세한 내용은 OLE DB 연결 관리자를 참조하십시오.

용어 추출 변환은 완전히 사전 캐시된 모드에서 작동합니다. 용어 추출 변환은 런타임에 참조 테이블로부터 제외 용어를 읽고 변환 입력 행을 처리하기 전에 이를 전용 메모리에 저장합니다.

추출된 용어를 테이블에 기록하는 경우에는 용어 조회, 유사 항목 조회 및 조회 변환과 같은 다른 조회 변환에서 해당 용어를 사용할 수 있습니다.

용어 추출 변환의 출력에는 두 개의 열만 포함됩니다. 한 열에는 추출된 용어가 포함되고 다른 열에는 순위가 포함됩니다. 열의 기본 이름은 Term 및 Score입니다. 입력의 텍스트 열에는 여러 용어가 포함될 수 있기 때문에 용어 추출 변환의 출력에는 일반적으로 입력보다 많은 개수의 행이 포함됩니다.

용어 추출 변환은 내부 알고리즘과 통계 모델을 사용하여 결과를 생성합니다. 용어 추출 변환을 여러 번 실행하여 결과를 검토하고 텍스트 마이닝 솔루션에 적합한 결과를 생성하도록 변환을 구성해야 할 수도 있습니다.

용어 추출 변환에는 하나의 일반 입력, 하나의 출력 및 하나의 오류 출력이 있습니다.

텍스트에서 용어 추출

텍스트에서 용어를 추출하기 위해 용어 추출 변환은 다음과 같은 태스크를 수행합니다.

텍스트 토큰화

첫째, 용어 추출 변환은 다음 태스크를 수행하여 단어를 구분합니다.

공백, 줄 바꿈 및 기타 영어에서 사용되는 단어 종료 문자를 사용하여 텍스트를 여러 단어로 구분합니다. 예를 들어 ? 및 *:*은 단어를 구분하는 문자입니다.
하이픈이나 밑줄로 연결된 단어는 그대로 유지합니다. 예를 들어 copy-protected 및 read-only와 같은 단어는 한 단어로 유지됩니다.
마침표가 포함된 머리 글자어를 그대로 유지합니다. 예를 들어 A.B.C Company는 ABC와 Company로 토큰화됩니다.
특수 문자가 사용된 단어를 분할합니다. 예를 들어 date/time 단어는 date와 time으로 추출되고, *(bicycle)*은 bicycle로, C#은 C로 취급됩니다. 특수 문자는 삭제되며 단어로 취급될 수 없습니다.
아포스트로피와 같이 단어를 분할하지 않는 특수 문자를 인식합니다. 예를 들어 bicycle's는 두 단어로 분할되지 않으며 bicycle(명사)라는 단일 용어로 생성됩니다.
시간 식, 통화 식, 전자 메일 주소 및 우편 주소를 분할합니다. 예를 들어 January 31, 2004는 January, 31 및 2004의 3개의 토큰으로 분리됩니다.

단어 분류

둘째, 용어 추출 변환은 다음과 같은 문장 요소 중 하나로 단어를 분류합니다.

단수 형태의 명사. 예를 들면 bicycle과 potato가 있습니다.
복수 형태의 명사. 예를 들면 bicycles와 potatoes가 있습니다. 분류되지 않은 모든 복수 명사는 형태소 분석됩니다.
단수 형태의 고유 명사. 예를 들면 April과 Peter가 있습니다.
복수 형태의 고유 명사. 예를 들면 Aprils와 Peters가 있습니다. 고유 명사가 형태소 분석되기 위해서는 표준 영어 단어로 제한되는 내부 어휘집에 속해야 합니다.
형용사. 예를 들면 blue가 있습니다.
두 개의 사물을 비교하는 비교 형용사. 예를 들면 higher와 taller가 있습니다.
적어도 두 개 이상의 사물에 대해 성질이 높거나 낮은 사물을 나타내는 최상급 형용사. 예를 들면 highest와 tallest가 있습니다.
숫자. 예를 들면 62와 2004가 있습니다.

이러한 문장 요소에 속하지 않는 단어는 삭제됩니다. 예를 들어 동사와 대명사는 삭제됩니다.

[!참고]

문장 요소 분류는 통계 모델을 기반으로 하며 분류는 완전히 정확하지 않을 수 있습니다.

용어 추출 변환이 명사만 추출하도록 구성된 경우 명사 또는 고유 명사의 단/복수 형태로 분류되는 단어만 추출됩니다.

용어 추출 변환이 명사구만 추출하도록 구성된 경우 명사, 고유 명사, 형용사 및 숫자로 분류된 단어가 조합되어 명사구가 될 수 있지만 명사구에는 명사 또는 고유 명사의 단/복수 형태로 분류된 단어가 적어도 하나 이상 들어 있어야 합니다. 예를 들어 명사구 highest mountain에는 최상급 형용사로 분류된 단어(highest)와 명사로 분류된 단어(mountain)가 조합되어 있습니다.

용어 추출 변환이 명사와 명사구를 모두 추출하도록 구성된 경우 명사에 대한 규칙과 명사구에 대한 규칙이 모두 적용됩니다. 예를 들어 변환에서는 many beautiful blue bicycles라는 텍스트로부터 bicycle 및 beautiful blue bicycle이 추출됩니다.

[!참고]

추출된 용어는 변환에서 사용되는 최대 용어 길이 및 빈도 임계값에 따라 유지됩니다.

단어 형태소 분석

셋째, 용어 추출 변환은 용어 추출 변환의 내부 사전을 사용하여 다음과 같이 사전의 단어 형태로 단어를 형태소 분석합니다.

명사에서 s를 제거합니다. 예를 들어 bicycles는 bicycle이 됩니다.
명사에서 es를 제거합니다. 예를 들어 stories는 story가 됩니다.
불규칙 명사의 경우 사전에서 단수 형태를 검색합니다. 예를 들어 geese는 goose가 됩니다.

단어를 기본 형태로 바꾸기

용어 추출 변환은 문장 내 위치 때문에 대문자로 표기된 용어를 해당 소문자 형태를 사용하여 기본 형태로 바꿉니다. 예를 들어 Dogs chase cats 및 Mountain paths are steep와 같은 문장에서 Dogs와 Mountain은 dog 및 mountain의 기본 형태로 바뀝니다.

대/소문자를 구분하는 기본 형태 사용

용어 추출 변환은 소문자 및 대문자 단어를 각각 고유한 용어로 인식하거나 동일 용어의 다른 표현으로 인식하도록 구성될 수 있습니다.

대/소문자를 다르게 인식하도록 변환이 구성된 경우 Method와 method는 두 개의 서로 다른 용어로 추출됩니다. 문장의 첫 번째 단어가 아닌 대문자로 표시된 단어는 기본 형태로 바뀌지 않으며 고유 명사로 분류됩니다.
대/소문자를 구분하지 않도록 변환이 구성된 경우 Method 및 method와 같은 용어는 단일 용어의 다른 표현으로 인식됩니다. 추출된 용어 목록에는 입력 데이터 집합에서 단어가 표시된 순서에 따라 Method 또는 method가 포함될 수 있습니다. Method가 문장의 첫 번째 단어이기 때문에 대문자로 표기된 경우에는 기본 형태로 바뀌어서 추출됩니다.

문장 및 단어 경계

용어 추출 변환은 다음과 같은 문자를 문장 경계로 사용하여 텍스트를 여러 문장으로 분리합니다.

ASCII 줄 바꿈 문자 0x0d(캐리지 리턴) 및 0x0a(줄 바꿈). 이 문자를 문장 경계로 사용하려면 한 행에 두 개 이상의 줄 바꿈 문자가 있어야 합니다.
하이픈(-). 이 문자를 문장 경계로 사용하려면 하이픈 왼쪽과 오른쪽의 문자가 모두 글자이면 안 됩니다.
밑줄(_). 이 문자를 문장 경계로 사용하려면 하이픈 왼쪽과 오른쪽의 문자가 모두 글자이면 안 됩니다.
0x19보다 작거나 같거나 0x7b보다 크거나 같은 모든 유니코드 문자.
숫자, 문장 부호 및 영문자 조합. 예를 들어 A23B#99는 용어 A23B를 반환합니다.
여기에는 문자, %, @, &, $, #, *, :, ;, ., , , !, ?, <, >, +, =, ^, ~, |, \, /, (, ), [, ], {, }, “ 및 ‘이 포함됩니다.

[!참고]

하나 이상의 마침표(.)가 포함된 머리 글자어는 여러 문장으로 분리되지 않습니다.

그런 다음 용어 추출 변환은 다음과 같은 단어 경계를 사용하여 문장을 여러 단어로 분리합니다.

공백
탭
ASCII 0x0d(캐리지 리턴)
ASCII 0x0a(줄 바꿈)

[!참고]

we're 또는 it's와 같이 축약형 단어에 아포스트로피가 사용된 경우에는 단어가 아포스트로피 앞에서 잘리고, 그렇지 않으면 아포스트로피 다음의 문자가 잘립니다. 예를 들어 we're는 we와 're로 분할되고 bicycle's는 bicycle로 잘립니다.