[AWS_1] 기본 용어

AWS

1.용어(기타)

  • meta data: 효율적 search 위해, 일정한 규칙에 따라 Data에 부여하는 정보(a data of the data)
  • ETL: 데이터 Extract, Transform, Load
  • Computer Cluster: (여러 대 컴퓨터 묶음) = 1대 처럼 사용
  • Scale up/down: 서버 증/감
  • Scale out/in: CPU, memory 증/감

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[Linux] Restart ubuntu wifi without reboot

Linux

Wifi under Ubuntu env often fail to find signal.
Here is how to restart Wifi setting without reboot.

1
$ sudo lshw -C network 2>&1 | grep wireless | grep driver

# need "driver='name'" for a next step
>> configuration: broadcast=yes driver=iwlwifi driverversion=4.15.0-45-generic firmware=18.168.6.1 latency=0 link=no multicast=yes wireless=IEEE 802.11

1
$ sudo modprobe -r iwlwifi && sudo modprobe iwlwifi

Clear.

[ML] WordCloud with NLTK

ML►NLP

목차

1. 말뭉치(corpus)

2. 토큰생성(tokenizing)

  • sentence unit
    • sent_tokenize: return sentence
  • word unit
    • word_tokenize
      = TreebankWordTokenizer
    • WordPunctTokenizer
    • RegexpTokenizer

3. 형태소 분석

  • 어간 추출 stemming: 단순 어미 제거, 즉 정확한 어간 아님
  • 원형 복원 lemmatizing: 같은 의미 지니는 여러 단어를 사전형으로 통일.
    • 품사 part of speech 지정시, 더 정확
  • 품사 부착 part-of-speech tagging
  • 품사 POS 구분: 낱말을 문법적 기능, 형태, 뜻에 따라 구분
  • NLTK는 Penn Treebank Tagset 채택
    • NNP: 단수 고유명사
    • VB: 동사
    • VBP: 동사 현재형
    • TO: 전치사
    • NN: 명사
    • DT: 관형사

cf. pos tagging: text pre-processing 연습

  • scikit-learn 자연어 분석시 “같은 토큰/다른 품사” = 다른 토큰
  • 처리방법
    • convert to “토큰/품사”

4. text class

  • plot: 단어token의 사용 빈도 그래프화
  • dispersion_plot: 단어가 사용된 위치 시각화
    • eg. 소설의 등장인물 등장 위치
  • concordance: lines 입력 갯수만큼 해당 문장 display
  • similar: 해당 단어와 비슷한 문맥에서 사용된 단어

5. FreqDist

  • FreqDist: 문서에 사용된 단어의 사용빈도 정보 담는 class
  • return: {'word': frequency}
  • N(): 전체 단어수
  • freq("word"): 확률
  • most_common: 출현빈도 높은 단어

    5.1 사용법1)

  • Text class의 vocab으로 추출

    5.2 사용법2)

  • 말뭉치에서 추려낸 단어로 FreqDist class 객체 생성
    • 예) Emma.txt corpus에서 사람(NNP, 고유대명사)만 추출 & apply stop words
  • most_common: 출현빈도 높은 단어

6. wordcloud

  • FreqDist 활용
  • 단어 빈도수에 따른 시각화

내용

1. 말뭉치(corpus)

1
2
import nltk
nltk.download('book', quiet=True)
True

1
from nltk.book import *
*** Introductory Examples for the NLTK Book ***
Loading text1, ..., text9 and sent1, ..., sent9
Type the name of the text or sentence to view it.
Type: 'texts()' or 'sents()' to list the materials.
text1: Moby Dick by Herman Melville 1851
text2: Sense and Sensibility by Jane Austen 1811
text3: The Book of Genesis
text4: Inaugural Address Corpus
text5: Chat Corpus
text6: Monty Python and the Holy Grail
text7: Wall Street Journal
text8: Personals Corpus
text9: The Man Who Was Thursday by G . K . Chesterton 1908

1
nltk.corpus.gutenberg.fileids()
['austen-emma.txt',
 'austen-persuasion.txt',
 'austen-sense.txt',
 'bible-kjv.txt',
 'blake-poems.txt',
 'bryant-stories.txt',
 'burgess-busterbrown.txt',
 'carroll-alice.txt',
 'chesterton-ball.txt',
 'chesterton-brown.txt',
 'chesterton-thursday.txt',
 'edgeworth-parents.txt',
 'melville-moby_dick.txt',
 'milton-paradise.txt',
 'shakespeare-caesar.txt',
 'shakespeare-hamlet.txt',
 'shakespeare-macbeth.txt',
 'whitman-leaves.txt']

1
2
raw = nltk.corpus.gutenberg.raw('bryant-stories.txt')
print(raw[:300])
[Stories to Tell to Children by Sara Cone Bryant 1918]


TWO LITTLE RIDDLES IN RHYME


     There's a garden that I ken,
     Full of little gentlemen;
     Little caps of blue they wear,
     And green ribbons, very fair.
           (Flax.)

     From house to house he goes,
     A me

2. 토큰생성(tokenizing)

sentence unit

  • sent_tokenize: return sentence
1
2
from nltk.tokenize import sent_tokenize
sent_tokenize(raw[:300])
["[Stories to Tell to Children by Sara Cone Bryant 1918] \r\n\r\n\r\nTWO LITTLE RIDDLES IN RHYME\r\n\r\n\r\n     There's a garden that I ken,\r\n     Full of little gentlemen;\r\n     Little caps of blue they wear,\r\n     And green ribbons, very fair.",
 '(Flax.)',
 'From house to house he goes,\r\n     A me']

word unit

  • word_tokenize
    = TreebankWordTokenizer
1
2
from nltk.tokenize import word_tokenize
word_tokenize("this's, a, test! ha.")
['this', "'s", ',', 'a', ',', 'test', '!', 'ha', '.']

1
2
3
from nltk.tokenize import TreebankWordTokenizer
tree = TreebankWordTokenizer()
tree.tokenize("this's, a, test! ha.")
['this', "'s", ',', 'a', ',', 'test', '!', 'ha', '.']
  • WordPunctTokenizer
1
2
3
from nltk.tokenize import WordPunctTokenizer
punct = WordPunctTokenizer()
punct.tokenize("this's, a, test! ha.")
['this', "'", 's', ',', 'a', ',', 'test', '!', 'ha', '.']
  • RegexpTokenizer
1
2
3
4
from nltk.tokenize import RegexpTokenizer
pattern = "[\w]+"
retokenize = RegexpTokenizer(pattern)
retokenize.tokenize(raw[50:100])
['918', 'TWO', 'LITTLE', 'RIDDLES', 'IN', 'RHYME', 'T']

3. 형태소 분석

  • 어간 추출 stemming: 단순 어미 제거, 즉 정확한 어간 아님
  • 원형 복원 lemmatizing: 같은 의미 지니는 여러 단어를 사전형으로 통일.
    • 품사 part of speech 지정시, 더 정확
  • 품사 부착 part-of-speech tagging
1
words = retokenize.tokenize(raw[1300:2000])

stemming

1
2
3
from nltk.stem import PorterStemmer
st = PorterStemmer()
[(w, st.stem(w)) for w in words][:15]
[('said', 'said'),
 ('a', 'a'),
 ('little', 'littl'),
 ('soft', 'soft'),
 ('cheery', 'cheeri'),
 ('voice', 'voic'),
 ('and', 'and'),
 ('I', 'I'),
 ('want', 'want'),
 ('to', 'to'),
 ('come', 'come'),
 ('in', 'in'),
 ('N', 'N'),
 ('no', 'no'),
 ('said', 'said')]

1
2
3
from nltk.stem import LancasterStemmer
st = LancasterStemmer()
[(w, st.stem(w)) for w in words][:15]
[('said', 'said'),
 ('a', 'a'),
 ('little', 'littl'),
 ('soft', 'soft'),
 ('cheery', 'cheery'),
 ('voice', 'voic'),
 ('and', 'and'),
 ('I', 'i'),
 ('want', 'want'),
 ('to', 'to'),
 ('come', 'com'),
 ('in', 'in'),
 ('N', 'n'),
 ('no', 'no'),
 ('said', 'said')]

lemmatizing

1
2
3
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
lm = WordNetLemmatizer()
[(w, lm.lemmatize(w)) for w in words][:15]
[('said', 'said'),
 ('a', 'a'),
 ('little', 'little'),
 ('soft', 'soft'),
 ('cheery', 'cheery'),
 ('voice', 'voice'),
 ('and', 'and'),
 ('I', 'I'),
 ('want', 'want'),
 ('to', 'to'),
 ('come', 'come'),
 ('in', 'in'),
 ('N', 'N'),
 ('no', 'no'),
 ('said', 'said')]

pos tagging

  • 품사 POS 구분: 낱말을 문법적 기능, 형태, 뜻에 따라 구분
  • NLTK는 Penn Treebank Tagset 채택
    • NNP: 단수 고유명사
    • VB: 동사
    • VBP: 동사 현재형
    • TO: 전치사
    • NN: 명사
    • DT: 관형사
1
2
3
from nltk.tag import pos_tag
sentence = sent_tokenize(raw[203:400])[0]
sentence
'And green ribbons, very fair.'

1
2
word = word_tokenize(sentence)
word
['And', 'green', 'ribbons', ',', 'very', 'fair', '.']
  • pos_tag
1
2
tagged_list = pos_tag(word)
tagged_list
[('And', 'CC'),
 ('green', 'JJ'),
 ('ribbons', 'NNS'),
 (',', ','),
 ('very', 'RB'),
 ('fair', 'JJ'),
 ('.', '.')]

1
nltk.help.upenn_tagset('JJ')
JJ: adjective or numeral, ordinal
    third ill-mannered pre-war regrettable oiled calamitous first separable
    ectoplasmic battery-powered participatory fourth still-to-be-named
    multilingual multi-disciplinary ...
  • filtering
1
2
cc_list = [t[0] for t in tagged_list if t[1] == "CC"]
cc_list
['And']
  • untag: return word
1
2
from nltk.tag import untag
untag(tagged_list)
['And', 'green', 'ribbons', ',', 'very', 'fair', '.']

pos tagging: text pre-processing 연습

  • scikit-learn 자연어 분석시 “같은 토큰/다른 품사” = 다른 토큰
  • 처리방법
    • convert to “토큰/품사”
1
2
3
4
def tokenizer(doc):
    return ["/".join(p) for p in tagged_list]

tokenizer(sentence)
['And/CC', 'green/JJ', 'ribbons/NNS', ',/,', 'very/RB', 'fair/JJ', './.']

4. text class

  • plot: 단어token의 사용 빈도 그래프화
  • dispersion_plot: 단어가 사용된 위치 시각화
    • eg. 소설의 등장인물 등장 위치
  • concordance: lines 입력 갯수만큼 해당 문장 display
  • similar: 해당 단어와 비슷한 문맥에서 사용된 단어
1
2
from nltk import Text
text = Text(retokenize.tokenize(raw))
  • plot: 단어token의 사용 빈도 그래프화
1
2
text.plot(30)
plt.show()

png

  • dispersion_plot: 단어가 사용된 위치 시각화
    • eg. 소설의 등장인물 등장 위치
1
2
3
4
5
raw = nltk.corpus.gutenberg.raw('austen-emma.txt')
text = Text(retokenize.tokenize(raw))

text.dispersion_plot(['Emma', 'Knightly', 'Frank', 'Jane', 'Robert'])
plt.show()

png

  • concordance: lines 입력 갯수만큼 해당 문장 display
1
text.concordance('Emma', lines=5)
Displaying 5 of 865 matches:
 Emma by Jane Austen 1816 VOLUME I CHAPTER
 Jane Austen 1816 VOLUME I CHAPTER I Emma Woodhouse handsome clever and rich w
f both daughters but particularly of Emma Between _them_ it was more the intim
nd friend very mutually attached and Emma doing just what she liked highly est
 by her own The real evils indeed of Emma s situation were the power of having
  • similar: 해당 단어와 비슷한 문맥에서 사용된 단어
1
text.similar('Emma', 10)
she it he i harriet you her jane him that

5. FreqDist

  • FreqDist: 문서에 사용된 단어의 사용빈도 정보 담는 class
  • return: {'word': frequency}

사용법1)

  • Text class의 vocab으로 추출
1
2
fd = text.vocab()
type(fd)
nltk.probability.FreqDist

사용법2)

  • 말뭉치에서 추려낸 단어로 FreqDist class 객체 생성
    • 예) Emma.txt corpus에서 사람(NNP, 고유대명사)만 추출 & apply stop words
1
nltk.help.upenn_tagset('NNP')
NNP: noun, proper, singular
    Motown Venneboerger Czestochwa Ranzer Conchita Trumplane Christos
    Oceanside Escobar Kreisler Sawyer Cougar Yvette Ervin ODI Darryl CTCA
    Shannon A.K.C. Meltex Liverpool ...

1
2
emma_tokens = pos_tag(retokenize.tokenize(raw))
len(emma_tokens), emma_tokens[0]
(161983, ('Emma', 'NN'))

1
2
3
4
5
6
from nltk import FreqDist

stopwords = ['Mr.', 'Mrs.', 'Miss', 'Mr', 'Mrs', 'Dear']
names_list = [t[0] for t in emma_tokens if t[1] == "NNP" and t[0] not in stopwords]
fd_names = FreqDist(names_list)
fd_names
FreqDist({'Emma': 830, 'Harriet': 491, 'Weston': 439, 'Knightley': 389, 'Elton': 385, 'Woodhouse': 304, 'Jane': 299, 'Fairfax': 241, 'Churchill': 223, 'Frank': 208, ...})
  • N(): 전체 단어수
  • freq("word"): 확률
1
fd_names.N(), fd_names['Emma'], fd_names.freq('Emma')
(7863, 830, 0.10555767518758744)
  • most_common: 출현빈도 높은 단어
1
fd_names.most_common(5)
[('Emma', 830),
 ('Harriet', 491),
 ('Weston', 439),
 ('Knightley', 389),
 ('Elton', 385)]

6. wordcloud

  • FreqDist 활용
  • 단어 빈도수에 따른 시각화
1
2
3
4
5
from wordcloud import WordCloud
wc = WordCloud(width=1000, height=600, background_color='white', random_state=0)
plt.imshow(wc.generate_from_frequencies(fd_names))
plt.axis('off')
plt.show()

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