토큰, 스팬, Doc 객체
spaCy의 데이터 구조를 탐색합니다
토큰, 스팬, Doc 객체은(는) CoddyKit의 무료 NLP Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 3번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 NLP Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. NLP Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.
세 가지 핵심 객체
spaCy는 세 가지 구성 요소를 제공합니다. Doc, Token, Span입니다. 이것들을 익히면 라이브러리 전체를 활용할 수 있습니다.
Doc 컨테이너
Doc은 처리된 전체 문서입니다. 원본 텍스트와 모든 토큰, 그리고 spaCy가 생성한 모든 분석 결과를 담고 있습니다.
doc = nlp("Maria leads the data team.")목록처럼 인덱스로 접근하기
Doc은 인덱스로 접근할 수 있으므로 위치를 지정해 항목 하나를 가져올 수 있습니다. 인덱싱하면 Python 목록과 마찬가지로 단일 Token이 반환됩니다.
first = doc[0]Token에 들어 있는 정보
Token은 텍스트의 한 단위와 풍부한 메타데이터로 이루어집니다. 품사, 표제어, 문장 부호인지 여부 등이 포함됩니다.
print(doc[0].text, doc[0].pos_)유용한 Token 플래그
Token에는 is_stop, is_alpha, is_punct 같은 유용한 플래그가 있습니다. 직접 검사를 작성하지 않고도 단어를 필터링할 수 있습니다.
for t in doc:
print(t.text, t.is_stop)슬라이스로 Span 얻기
Doc을 슬라이스하면 토큰이 연속해서 이어진 구간인 Span을 얻습니다. 사람이나 장소 같은 구문을 찾을 때 안성맞춤입니다.
phrase = doc[0:2]Span은 문맥을 유지합니다
Span은 복사본이 아닙니다. 여전히 Doc의 원본 위치를 가리키므로 자신의 위치를 알고 있으며 원래 분석 결과를 모두 공유합니다.
개체는 Span입니다
명명된 개체는 doc.ents에서 Span으로 나타납니다. 각 Span에는 단어와 PERSON 또는 ORG 같은 레이블이 함께 들어 있습니다.
for ent in doc.ents:
print(ent.text, ent.label_)명사구
spaCy는 기본 명사구를 Span으로 제공하는 noun_chunks도 지원합니다. 문장이 다루는 대상을 빠르게 추출할 수 있습니다.
list(doc.noun_chunks)Span으로 표현되는 문장
문장이 필요한가요? doc.sents를 순회하세요. 각 문장이 Span으로 반환되므로 문장 분할을 직접 처리할 필요가 없습니다.
for sent in doc.sents:
print(sent.text)원본 텍스트 유지하기
이 모든 과정에서 원본 문자열은 doc.text에 보존됩니다. Token과 Span은 보기일 뿐 원본을 파괴적으로 수정하지 않습니다.
빠른 확인
Doc을 doc[0:3]으로 슬라이스하면 무엇을 얻을까요?
복습
Doc에는 모든 내용이 들어 있고, 인덱싱하면 하나의 Token을 얻으며, 슬라이스하면 Span을 얻습니다. 개체, 명사구, 문장도 모두 Span으로 제공됩니다. 🧩
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자주 묻는 질문
“토큰, 스팬, Doc 객체” 강의는 무료인가요?
네 — “토큰, 스팬, Doc 객체” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 NLP Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. NLP Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.
“토큰, 스팬, Doc 객체”에서 뭘 배우나요?
spaCy의 데이터 구조를 탐색합니다 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 NLP Academy을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.
NLP Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?
사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 NLP Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 3번째 강의입니다.
“토큰, 스팬, Doc 객체” 강의는 얼마나 걸리나요?
대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.
이 NLP Academy 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?
네. 모든 NLP Academy 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.
이 강의의 모든 강의
- 실제 프로젝트에서 spaCy를 사용하는 이유
- 모델을 불러와 문서 처리하기
- 토큰, 스팬, Doc 객체
- 파이프라인 사용자 지정하기