1 형태소 분석 엔진 - MeCab 1

RmecabKo: R wrapper for eunjeon project (mecab-ko)를 설치하기 위해서는 RmecabKo 소개에 나와있듯이 먼저 은전한닢 프로젝트에서 “MeCab”과 함께 한국어 사전 “mecab-ko-dic”을 설치해야 된다.

https://bitbucket.org/eunjeon/mecab-ko/downloads/ 웹사이트를 방문하여 MeCab, MeCab 한국어 사전을 차례로 다운로드 받아 절차대로 설치한다.

1.1 MeCab 설치

bitbucket MeCab 웹사이트에서 MeCab 압축파일을 다운로드 받아 압축을 풀고 설치를 진행한다.

$ wget https://bitbucket.org/eunjeon/mecab-ko/downloads/mecab-0.996-ko-0.9.2.tar.gz
$ tar xzvf mecab-0.996-ko-0.9.2.tar.gz
$ cd mecab-0.996-ko-0.9.2
$ ./configure
$ make
$ sudo make install

1.2 MeCab 한국어 사전 설치

bitbucket MeCab 한국어 사전 웹사이트에서 MeCab 한국어 사전 압축파일을 다운로드 받아 압축을 풀고 설치를 진행한다.

$ wget https://bitbucket.org/eunjeon/mecab-ko-dic/downloads/mecab-ko-dic-2.1.1-20180720.tar.gz
$ tar xzvf mecab-ko-dic-2.1.1-20180720.tar.gz
$ cd mecab-0.996-ko-0.9.2
$ ./configure
$ make
$ sudo make install

2 RmecabKo 설치

RmecabKo 설치 저자는 RcppMeCab을 먼저 설치할 것을 추천하고 있다. 따라서, 먼저 RcppMeCab을 먼저 GitHub에서 설치하고, RmecabKo를 그다음으로 순차적으로 설치한다.

devtools::install_github("junhewk/RcppMeCab")
devtools::install_github("junhewk/RmecabKo")

3 RmecabKo 헬로월드

5개 텍스트 문장을 대상으로 데이터프레임을 만든 후에 이를 tidyverse 흐름에 맞춰 명사만 추출해 보자.

library(tidyverse)
library(RmecabKo)

sample_text <- c("부실 대출로 인해서 은행은 벌금을 지불하는데 동의했다",
                 "은행에 대출을 늦게 갚은 경우, 은행에서 지연에 대해 이자를 물릴 것이다.", 
                 "시내에 새로운 식당이 생겼습니다.",
                 "테헤란로에 맛집 식당이 있습니다.",
                 "새로 개장하려고 하는 식당 대출을 어떻게 상환할 계획입니까?")

sample_df <- tibble(
  document = paste0("문서", 1:5),
  text = sample_text
)

DT::datatable(sample_df)
sample_bow <- sample_df %>% 
  mutate(nouns = map(text, nouns)) %>% 
  unnest(nouns) %>% 
  group_by(document) %>% 
  count(nouns, sort = TRUE)

sample_bow %>% 
  spread(document, n, fill=0) %>% 
  DT::datatable()

  1. Buttercoco (2019.02.06 09:44), “MeCab 및 mecab-python 설치하기(MacOS)”↩