자동 문서 분류 및 태깅 시스템 구축하기

자동 문서 분류 및 태깅 시스템 구축하기

Overview

디지털 아카이브가 방대해지면서 효율적인 문서 관리가 점점 더 중요해지고 있습니다. 자동 문서 분류 및 태깅 시스템은 이러한 문제를 해결하기 위한 강력한 도구입니다. 이 시스템을 구축하는 과정에서 필요한 기술, 알고리즘, 데이터 흐름을 자세히 설명하겠습니다.

1. 요구사항 분석

시스템을 구축하기 전에 먼저 요구사항을 명확히 해야 합니다. 문서의 종류, 분류 기준, 태깅 방식 등을 정의합니다.

• 문서 종류: PDF, Word, 이미지 파일 등 다양한 포맷을 다룰 수 있어야 합니다.
• 분류 기준: 주제, 날짜, 저자 등 여러 기준으로 문서를 분류할 수 있어야 합니다.
• 태깅 방식: 문서의 내용을 기반으로 자동으로 키워드 태깅이 이루어져야 합니다.

예시

• 문서 종류: 프로젝트 보고서, 연구 논문, 회의록 등
• 분류 기준: "2023년 마케팅 전략", "AI 연구", "개발 회의"

2. 데이터 수집 및 전처리

문서 분류와 태깅을 위해 필요한 데이터셋을 수집하고 전처리합니다.

• 데이터 수집: 기존 디지털 아카이브에서 문서들을 수집합니다. 이 과정에서 메타데이터(제목, 작성일, 저자 등)를 함께 수집합니다.
• 전처리: 텍스트 추출, 불용어 제거, 표제어 추출 등을 통해 데이터를 정제합니다.

예시

• 텍스트 추출: PDF 파일에서 텍스트를 추출하기 위해 PyPDF2 같은 라이브러리를 사용할 수 있습니다.
• 불용어 제거: 영어의 경우 "the", "is" 같은 단어를 제거합니다.

코드 예시

import PyPDF2

def extract_text_from_pdf(pdf_path):
with open(pdf_path, 'rb') as file:
reader = PyPDF2.PdfReader(file)
text = ""
for page in reader.pages:
text += page.extract_text()
return text

text = extract_text_from_pdf("document.pdf")

3. 문서 분류 모델 선택

문서를 자동으로 분류하기 위한 머신러닝 또는 딥러닝 모델을 선택합니다. 일반적으로 사용되는 방법으로는 Naive Bayes, SVM, 딥러닝 기반의 LSTM, Transformer 등이 있습니다.

예시

• Naive Bayes: 간단하면서도 효율적인 분류기입니다. 텍스트의 특성(단어 빈도 등)을 바탕으로 확률적으로 분류합니다.
• BERT: 사전 훈련된 모델로, 자연어 처리에서 뛰어난 성능을 보입니다. 문맥을 고려하여 더 정확한 분류가 가능합니다.

코드 예시 (BERT를 사용한 분류)

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
from transformers import Trainer, TrainingArguments

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')

inputs = tokenizer("Your document text", return_tensors="pt")
labels = torch.tensor([1]).unsqueeze(0)  # 1은 긍정 클래스 예시
outputs = model(inputs['input_ids'], labels=labels)
loss = outputs.loss

4. 태깅 시스템 구현

분류된 문서에 태그를 자동으로 추가하는 과정입니다. 키워드 추출 알고리즘을 사용하여 관련 키워드를 추출합니다.

• TF-IDF: 특정 문서에서 자주 등장하는 단어를 기반으로 키워드를 추출합니다.
• TextRank: 그래프 기반의 알고리즘으로, 텍스트의 중요 단어를 선정합니다.

예시

• TF-IDF: 특정 문서에서 "AI", "마케팅", "데이터"라는 키워드가 자주 등장한다면 이들을 태깅합니다.

코드 예시 (TF-IDF를 사용한 키워드 추출)

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

documents = ["document text 1", "document text 2"]
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(documents)
feature_names = vectorizer.get_feature_names_out()

# 키워드 추출
dense = X.todense().tolist()
keywords = {feature_names[i]: dense[0][i] for i in range(len(feature_names))}

5. 시스템 통합 및 배포

구축한 모델과 알고리즘을 하나의 시스템으로 통합합니다. 이를 위해 Flask나 Django 같은 웹 프레임워크를 사용하여 RESTful API를 구축할 수 있습니다.

예시

• API 설계: POST 요청으로 문서를 전송하면, 분류 및 태깅 결과를 반환하는 API를 설계합니다.

코드 예시 (Flask를 이용한 API)

from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route('/classify', methods=['POST'])
def classify_document():
document_text = request.json['text']
# 분류 및 태깅 로직 호출
classification, tags = classify_and_tag(document_text)
return jsonify({'classification': classification, 'tags': tags})

if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)

6. 에러 처리 및 성능 모니터링

시스템에서 발생할 수 있는 에러를 사전에 예측하고, 사용자에게 유용한 피드백을 제공할 수 있도록 합니다. 또한, 시스템 성능을 모니터링하는 기능을 추가하여 지속적으로 개선합니다.

에러 예시

• 에러 코드 400: 잘못된 입력 형식
• 해결책: 입력 형식을 검증하여 사용자에게 적절한 메시지를 제공

성능 모니터링 도구

• Prometheus: 시스템의 메트릭을 수집하고 시각화합니다.
• Grafana: Prometheus의 데이터를 기반으로 대시보드를 제공합니다.

참고문서

• Flask 공식 문서
• Transformers 문서
• TF-IDF 설명
• Prometheus 공식 문서