Kiwipiepy, Python용 Kiwi 패키지

Python3 API 문서: https://bab2min.github.io/kiwipiepy

Kiwi 0.5 버전부터는 Python3용 API를 제공합니다. 이 프로젝트를 빌드하여 Python에 모듈을 import해서 사용하셔도 좋고, 혹은 더 간편하게 pip를 이용하여 이미 빌드된 kiwipiepy 모듈을 설치하셔도 좋습니다.

$ pip install --upgrade pip
$ pip install kiwipiepy

또는

$ pip3 install --upgrade pip
$ pip3 install kiwipiepy

현재 kiwipiepy 패키지는 Vista 버전 이상의 Windows OS 및 Linux, macOS 10.12 이상을 지원합니다.

macOS M1 등 binary distribution이 제공되지 않는 환경에서는 설치시 소스 코드 컴파일을 위해 cmake3.12 이상이 필요합니다.

$ pip install cmake
$ pip install --upgrade pip
$ pip install kiwipiepy

테스트해보기

Kiwi 0.6.3 버전부터는 설치 후 바로 테스트할 수 있도록 대화형 인터페이스를 지원합니다. pip를 통해 설치가 완료된 후 다음과 같이 실행하여 형태소 분석기를 시험해볼 수 있습니다.

$ python -m kiwipiepy

또는

$ python3 -m kiwipiepy

대화형 인터페이스가 시작되면, 원하는 문장을 입력해 바로 형태소 분석결과를 확인할 수 있습니다.

>> 안녕?
[Token(form='안녕', tag='IC', start=0, len=2), Token(form='?', tag='SF', start=2, len=3)]

인터페이스를 종료하려면 Ctrl + C 를 누르십시오.

Kiwi에서 사용하는 품사 태그는 세종 말뭉치의 품사 태그를 기초로 하고 일부 태그들을 개량하여 사용하고 있습니다. 자세한 태그 체계에 대해서는 여기를 참조하십시오.

간단 예제

>>> from kiwipiepy import Kiwi
>>> kiwi = Kiwi()
# tokenize 함수로 형태소 분석 결과를 얻을 수 있습니다.
>>> kiwi.tokenize("안녕하세요 형태소 분석기 키위입니다.")
[Token(form='안녕', tag='NNG', start=0, len=2),
 Token(form='하', tag='XSA', start=2, len=1),
 Token(form='시', tag='EP', start=4, len=1),
 Token(form='어요', tag='EC', start=3, len=2),
 Token(form='형태소', tag='NNG', start=6, len=3),
 Token(form='분석', tag='NNG', start=10, len=2),
 Token(form='기', tag='NNG', start=12, len=1),
 Token(form='키위', tag='NNG', start=14, len=2),
 Token(form='이', tag='VCP', start=16, len=1),
 Token(form='ᆸ니다', tag='EF', start=17, len=2),
 Token(form='.', tag='SF', start=19, len=1)]

# normalize_coda 옵션을 사용하면 
# 덧붙은 받침 때문에 분석이 깨지는 경우를 방지할 수 있습니다.
>>> kiwi.tokenize("ㅋㅋㅋ 이런 것도 분석이 될까욬ㅋㅋ?", normalize_coda=True)
[Token(form='ㅋㅋㅋ', tag='SW', start=0, len=3),
 Token(form='이런', tag='MM', start=4, len=2),
 Token(form='것', tag='NNB', start=7, len=1),
 Token(form='도', tag='JX', start=8, len=1),
 Token(form='분석', tag='NNG', start=10, len=2),
 Token(form='이', tag='JKS', start=12, len=1),
 Token(form='되', tag='VV', start=14, len=1),
 Token(form='ᆯ까요', tag='EC', start=15, len=2),
 Token(form='ㅋㅋㅋ', tag='SW', start=17, len=2),
 Token(form='?', tag='SF', start=19, len=1)]

# 불용어 관리를 위한 Stopwords 클래스도 제공합니다.
>>> from kiwipiepy.utils import Stopwords
>>> stopwords = Stopwords()
>>> kiwi.tokenize("분석 결과에서 불용어만 제외하고 출력할 수도 있다.", stopwords=stopwords)
[Token(form='분석', tag='NNG', start=0, len=2),
 Token(form='결과', tag='NNG', start=3, len=2),
 Token(form='불', tag='XPN', start=8, len=1),
 Token(form='용어', tag='NNG', start=9, len=2),
 Token(form='제외', tag='NNG', start=13, len=2),
 Token(form='출력', tag='NNG', start=18, len=2)]

# add, remove 메소드를 이용해 불용어 목록에 단어를 추가하거나 삭제할 수도 있습니다.
>>> stopwords.add(('결과', 'NNG'))
>>> kiwi.tokenize("분석 결과에서 불용어만 제외하고 출력할 수도 있다.", stopwords=stopwords)
[Token(form='분석', tag='NNG', start=0, len=2),
 Token(form='불', tag='XPN', start=8, len=1),
 Token(form='용어', tag='NNG', start=9, len=2),
 Token(form='제외', tag='NNG', start=13, len=2),
 Token(form='출력', tag='NNG', start=18, len=2)]

>>> tokens = kiwi.tokenize("각 토큰은 여러 정보를 담고 있습니다.")
>>> tokens[0]
Token(form='각', tag='MM', start=0, len=1)
>>> tokens[0].form # 형태소의 형태 정보
'각'
>>> tokens[0].tag # 형태소의 품사 정보
'MM'
>>> tokens[0].start # 시작 및 끝 지점 (문자 단위)
0
>>> tokens[0].end
1
>>> tokens[0].word_position # 현 문장에서의 어절 번호
0
>>> tokens[0].sent_position # 형태소가 속한 문장 번호
0
>>> tokens[0].line_number # 형태소가 속한 줄의 번호
0

# 문장 분리 기능도 지원합니다.
>>> kiwi.split_into_sents("여러 문장으로 구성된 텍스트네 이걸 분리해줘")
[Sentence(text='여러 문장으로 구성된 텍스트네', start=0, end=16, tokens=None),
 Sentence(text='이걸 분리해줘', start=17, end=24, tokens=None)]

# 문장 분리와 형태소 분석을 함께 수행할 수도 있습니다.
>>> kiwi.split_into_sents("여러 문장으로 구성된 텍스트네 이걸 분리해줘", return_tokens=True)
[Sentence(text='여러 문장으로 구성된 텍스트네', start=0, end=16, tokens=[
  Token(form='여러', tag='MM', start=0, len=2), 
  Token(form='문장', tag='NNG', start=3, len=2), 
  Token(form='으로', tag='JKB', start=5, len=2), 
  Token(form='구성', tag='NNG', start=8, len=2), 
  Token(form='되', tag='XSV', start=10, len=1), 
  Token(form='ᆫ', tag='ETM', start=11, len=0), 
  Token(form='텍스트', tag='NNG', start=12, len=3), 
  Token(form='이', tag='VCP', start=15, len=1), 
  Token(form='네', tag='EF', start=15, len=1)]),
 Sentence(text='이걸 분리해줘', start=17, end=24, tokens=[
  Token(form='이거', tag='NP', start=17, len=2), 
  Token(form='ᆯ', tag='JKO', start=19, len=0), 
  Token(form='분리', tag='NNG', start=20, len=2), 
  Token(form='하', tag='XSV', start=22, len=1), 
  Token(form='어', tag='EC', start=22, len=1), 
  Token(form='주', tag='VX', start=23, len=1), 
  Token(form='어', tag='EF', start=23, len=1)])]

# 사전에 새로운 단어를 추가할 수 있습니다.
>>> kiwi.add_user_word("김갑갑", "NNP")
True
>>> kiwi.tokenize("김갑갑이 누구야")
[Token(form='김갑갑', tag='NNP', start=0, len=3),
 Token(form='이', tag='JKS', start=3, len=1),
 Token(form='누구', tag='NP', start=5, len=2),
 Token(form='야', tag='JKV', start=7, len=1)]

# v0.11.0 신기능
# 0.11.0 버전부터는 사용자 사전에 동사/형용사를 추가할 때, 그 활용형도 함께 등재됩니다.
# 사전에 등재되어 있지 않은 동사 `팅기다`를 분석하면, 엉뚱한 결과가 나옵니다.
>>> kiwi.tokenize('팅겼다')
[Token(form='팅기', tag='NNG', start=0, len=2),
 Token(form='하', tag='XSA', start=2, len=0), 
 Token(form='다', tag='EF', start=2, len=1)]

# 형태소 `팅기/VV`를 사전에 등록하면, 이 형태소의 모든 활용형이 자동으로 추가되기에
# `팅겼다`, `팅길` 등의 형태를 모두 분석해낼 수 있습니다.
>>> kiwi.add_user_word('팅기', 'VV')
True
>>> kiwi.tokenize('팅겼다')
[Token(form='팅기', tag='VV', start=0, len=2), 
 Token(form='었', tag='EP', start=1, len=1), 
 Token(form='다', tag='EF', start=2, len=1)]

# 또한 변형된 형태소를 일괄적으로 추가하여 대상 텍스트에 맞춰 분석 성능을 높일 수 있습니다.
>>> kiwi.tokenize("안녕하세영, 제 이름은 이세영이에영. 학생이세영?")
[Token(form='안녕', tag='NNG', start=0, len=2),
 Token(form='하', tag='XSA', start=2, len=1),
 Token(form='시', tag='EP', start=3, len=1),
 Token(form='어', tag='EC', start=3, len=1),
 Token(form='영', tag='MAG', start=4, len=1), # 오분석
 Token(form=',', tag='SP', start=5, len=1),
 Token(form='저', tag='NP', start=7, len=1),
 Token(form='의', tag='JKG', start=7, len=1),
 Token(form='이름', tag='NNG', start=9, len=2),
 Token(form='은', tag='JX', start=11, len=1),
 Token(form='이세영', tag='NNP', start=13, len=3),
 Token(form='이', tag='JKS', start=16, len=1),
 Token(form='에', tag='IC', start=17, len=1),
 Token(form='영', tag='NR', start=18, len=1),
 Token(form='.', tag='SF', start=19, len=1),
 Token(form='님', tag='NNG', start=21, len=1),
 Token(form='도', tag='JX', start=22, len=1),
 Token(form='학생', tag='NNG', start=24, len=2),
 Token(form='이세영', tag='NNP', start=26, len=3), # 오분석
 Token(form='?', tag='SF', start=29, len=1)]

# 종결어미(EF) 중 '요'로 끝나는 것들을 '영'으로 대체하여 일괄 삽입합니다. 
# 이 때 변형된 종결어미에는 -3의 페널티를 부여하여 원 형태소보다 우선하지 않도록 합니다.
# 새로 삽입된 형태소들이 반환됩니다.
>>> kiwi.add_re_rule('EF', '요$', '영', -3)
['어영', '에영', '지영', '잖아영', '거든영', 'ᆯ까영', '네영', '구영', '나영', '군영', ..., '으니깐영']

# 동일한 문장을 재분석하면 분석 결과가 개선된 것을 확인할 수 있습니다.
>>> kiwi.tokenize("안녕하세영, 제 이름은 이세영이에영. 님도 학생이세영?")
[Token(form='안녕', tag='NNG', start=0, len=2),
 Token(form='하', tag='XSA', start=2, len=1),
 Token(form='시', tag='EP', start=3, len=1),
 Token(form='어영', tag='EF', start=3, len=2), # 분석 결과 개선
 Token(form=',', tag='SP', start=5, len=1),
 Token(form='저', tag='NP', start=7, len=1),
 Token(form='의', tag='JKG', start=7, len=1),
 Token(form='이름', tag='NNG', start=9, len=2),
 Token(form='은', tag='JX', start=11, len=1),
 Token(form='이세영', tag='NNP', start=13, len=3),
 Token(form='이', tag='VCP', start=16, len=1),
 Token(form='에영', tag='EF', start=17, len=2),
 Token(form='.', tag='SF', start=19, len=1),
 Token(form='님', tag='NNG', start=21, len=1),
 Token(form='도', tag='JX', start=22, len=1),
 Token(form='학생', tag='NNG', start=24, len=2),
 Token(form='이', tag='VCP', start=26, len=1),
 Token(form='시', tag='EP', start=27, len=1),
 Token(form='어영', tag='EF', start=27, len=2), # 분석 결과 개선
 Token(form='?', tag='SF', start=29, len=1)]
 
# 기분석 형태를 등록하여 원하는 대로 분석되지 않는 문자열을 교정할 수도 있습니다.
# 다음 문장의 `사겼대`는 오타가 들어간 형태라 제대로 분석되지 않습니다.
>>> kiwi.tokenize('걔네 둘이 사겼대')
[Token(form='걔', tag='NP', start=0, len=1), 
 Token(form='네', tag='XSN', start=1, len=1), 
 Token(form='둘', tag='NR', start=3, len=1), 
 Token(form='이', tag='JKS', start=4, len=1), 
 Token(form='사', tag='NR', start=6, len=1), 
 Token(form='기', tag='VV', start=7, len=1), 
 Token(form='었', tag='EP', start=7, len=1), 
 Token(form='대', tag='EF', start=8, len=1)]
# 다음과 같이 add_pre_analyzed_word 메소드를 이용하여 이를 교정할 수 있습니다.
>>> kiwi.add_pre_analyzed_word('사겼대', ['사귀/VV', '었/EP', '대/EF'], -3)
True
# 그 뒤 동일한 문장을 다시 분석해보면 결과가 바뀐 것을 확인할 수 있습니다.
>>> kiwi.tokenize('걔네 둘이 사겼대')
[Token(form='걔', tag='NP', start=0, len=1), 
 Token(form='네', tag='XSN', start=1, len=1), 
 Token(form='둘', tag='NR', start=3, len=1), 
 Token(form='이', tag='JKS', start=4, len=1), 
 Token(form='사귀', tag='VV', start=6, len=3), 
 Token(form='었', tag='EP', start=6, len=3), 
 Token(form='대', tag='EF', start=6, len=3)]
# 단, 사귀/VV, 었/EP, 대/EF의 시작위치가 모두 6, 길이가 모두 3으로 잘못 잡히는 문제가 보입니다.
# 이를 고치기 위해서는 add_pre_analyzed_word 시 각 형태소의 위치정보도 함께 입력해주어야합니다.
>>> kiwi = Kiwi()
>>> kiwi.add_pre_analyzed_word('사겼대', [('사귀', 'VV', 0, 2), ('었', 'EP', 1, 2), ('대', 'EF', 2, 3)], -3)
True
>>> kiwi.tokenize('걔네 둘이 사겼대')
[Token(form='걔', tag='NP', start=0, len=1), 
 Token(form='네', tag='XSN', start=1, len=1), 
 Token(form='둘', tag='NR', start=3, len=1), 
 Token(form='이', tag='JKS', start=4, len=1), 
 Token(form='사귀', tag='VV', start=6, len=2, 
 Token(form='었', tag='EP', start=7 len=1, 
 Token(form='대', tag='EF', start=8 len=1]

# v0.12.0 신기능
# 0.12.0 버전부터는 형태소를 결합하여 문장으로 복원하는 기능이 추가되었습니다.
>>> kiwi.join([('길', 'NNG'), ('을', 'JKO'), ('묻', 'VV'), ('어요', 'EF')])
'길을 물어요'
>>> kiwi.join([('흙', 'NNG'), ('이', 'JKS'), ('묻', 'VV'), ('어요', 'EF')])
'흙이 묻어요'

# v0.13.0 신기능
# 더 강력한 언어 모델인 SkipBigram(sbg)이 추가되었습니다.
# 기존의 knlm과 달리 먼 거리에 있는 형태소를 고려할 수 있습니다.
>>> kiwi = Kiwi(model_type='knlm')
>>> kiwi.tokenize('이 번호로 전화를 이따가 꼭 반드시 걸어.')
[Token(form='이', tag='MM', start=0, len=1), 
 Token(form='번호', tag='NNG', start=2, len=2), 
 Token(form='로', tag='JKB', start=4, len=1), 
 Token(form='전화', tag='NNG', start=6, len=2), 
 Token(form='를', tag='JKO', start=8, len=1), 
 Token(form='이따가', tag='MAG', start=10, len=3), 
 Token(form='꼭', tag='MAG', start=14, len=1), 
 Token(form='반드시', tag='MAG', start=16, len=3), 
 Token(form='걷', tag='VV-I', start=20, len=1),  # 걷다/걸다 중 틀리게 '걷다'를 선택했음.
 Token(form='어', tag='EF', start=21, len=1), 
 Token(form='.', tag='SF', start=22, len=1)]

>>> kiwi = Kiwi(model_type='sbg')
>>> kiwi.tokenize('이 번호로 전화를 이따가 꼭 반드시 걸어.')
[Token(form='이', tag='MM', start=0, len=1), 
 Token(form='번호', tag='NNG', start=2, len=2), 
 Token(form='로', tag='JKB', start=4, len=1), 
 Token(form='전화', tag='NNG', start=6, len=2), 
 Token(form='를', tag='JKO', start=8, len=1), 
 Token(form='이따가', tag='MAG', start=10, len=3), 
 Token(form='꼭', tag='MAG', start=14, len=1), 
 Token(form='반드시', tag='MAG', start=16, len=3), 
 Token(form='걸', tag='VV', start=20, len=1), # 걷다/걸다 중 바르게 '걸다'를 선택했음.
 Token(form='어', tag='EC', start=21, len=1), 
 Token(form='.', tag='SF', start=22, len=1)]

# 또한 오타 교정 기능이 추가되었습니다.
# 간단한 오타를 교정하여, 사소한 오타 때문에 전체 분석 결과가 어긋나는 문제를 해결할 수 있습니다.
>>> kiwi = Kiwi(model_type='sbg', typos='basic')
>>> kiwi.tokenize('외않됀대?') # 오타 교정 사용 시 로딩 시간이 5~10초 정도 소요됨
[Token(form='왜', tag='MAG', start=0, len=1),
 Token(form='안', tag='MAG', start=1, len=1),
 Token(form='되', tag='VV', start=2, len=1),
 Token(form='ᆫ대', tag='EF', start=2, len=2),
 Token(form='?', tag='SF', start=4, len=1)]

>>> kiwi.tokenize('장례희망이 뭐냐는 선섕님의 질문에 벙어리가 됫따') 
[Token(form='장래', tag='NNG', start=0, len=2),
 Token(form='희망', tag='NNG', start=2, len=2), 
 Token(form='이', tag='JKS', start=4, len=1), 
 Token(form='뭐', tag='NP', start=6, len=1), 
 Token(form='이', tag='VCP', start=7, len=0), 
 Token(form='냐는', tag='ETM', start=7, len=2), 
 Token(form='선생', tag='NNG', start=10, len=2), 
 Token(form='님', tag='XSN', start=12, len=1), 
 Token(form='의', tag='JKG', start=13, len=1), 
 Token(form='질문', tag='NNG', start=15, len=2), 
 Token(form='에', tag='JKB', start=17, len=1), 
 Token(form='벙어리', tag='NNG', start=19, len=3), 
 Token(form='가', tag='JKC', start=22, len=1), 
 Token(form='되', tag='VV', start=24, len=1), 
 Token(form='엇', tag='EP', start=24, len=1), 
 Token(form='다', tag='EF', start=25, len=1)]

# 0.17.1에서는 연철에 대한 오타 교정이 추가되었습니다.
# 받침 + 초성 ㅇ/ㅎ 꼴을 잘못 이어적은 경우에 대해 교정이 가능합니다.
>>> kiwi = Kiwi(typos='continual')
>>> kiwi.tokenize('오늘사무시레서')
[Token(form='오늘', tag='NNG', start=0, len=2),
 Token(form='사무실', tag='NNG', start=2, len=4),
 Token(form='에서', tag='JKB', start=5, len=2)]
>>> kiwi.tokenize('지가캤어요')
[Token(form='지각', tag='NNG', start=0, len=3),
 Token(form='하', tag='XSV', start=2, len=1),
 Token(form='었', tag='EP', start=2, len=1),
 Token(form='어요', tag='EF', start=3, len=2)]

# 기본 오타 교정에 연철 오타 교정까지 함께 사용할 수도 있습니다.
>>> kiwi = Kiwi(typos='basic_with_continual')
>>> kiwi.tokenize('웨 지가캤니?')
[Token(form='왜', tag='MAG', start=0, len=1),
 Token(form='지각', tag='NNG', start=2, len=3),
 Token(form='하', tag='XSV', start=4, len=1),
 Token(form='었', tag='EP', start=4, len=1),
 Token(form='니', tag='EC', start=5, len=1),
 Token(form='?', tag='SF', start=6, len=1)]

# 0.17.0 버전부터는 사용자 사전에 공백이 있는 단어를 추가할 수 있습니다.
>>> kiwi = Kiwi()
# '대학생 선교회'라는 단어를 등록합니다.
>>> kiwi.add_user_word('대학생 선교회', 'NNP')
True

# 등록한 것과 동일한 형태에서는
# 당연히 잘 분석됩니다.
>>> kiwi.tokenize('대학생 선교회에서') 
[Token(form='대학생 선교회', tag='NNP', start=0, len=7),
 Token(form='에서', tag='JKB', start=7, len=2)]

# 추가로 공백이 없는 형태에도 일치가 가능합니다.
>>> kiwi.tokenize('대학생선교회에서') 
kiwi.tokenize('대학생선교회에서')  
[Token(form='대학생 선교회', tag='NNP', start=0, len=6),
 Token(form='에서', tag='JKB', start=6, len=2)]

# 탭 문자나 줄바꿈 문자 등이 들어가도 일치가 가능합니다.
# 연속한 공백 문자는 공백 1번과 동일하게 처리합니다.
>>> kiwi.tokenize('대학생 \t \n 선교회에서') 
[Token(form='대학생 선교회', tag='NNP', start=0, len=11),
 Token(form='에서', tag='JKB', start=11, len=2)]

# 그러나 사전 등재 시 공백이 없던 지점에
# 공백이 있는 경우에는 일치가 불가능합니다.
>>> kiwi.tokenize('대학 생선 교회에서')      
[Token(form='대학', tag='NNG', start=0, len=2),
 Token(form='생선', tag='NNG', start=3, len=2),
 Token(form='교회', tag='NNG', start=6, len=2),
 Token(form='에서', tag='JKB', start=8, len=2)]

# space_tolerance를 2로 설정하여
# 공백이 두 개까지 틀린 경우를 허용하도록 하면
# '대학 생선 교회'에도 '대학생 선교회'가 일치하게 됩니다.
>>> kiwi.space_tolerance = 2
>>> kiwi.tokenize('대학 생선 교회에서')
[Token(form='대학생 선교회', tag='NNP', start=0, len=8),
 Token(form='에서', tag='JKB', start=8, len=2)]

시작하기

kiwipiepy 패키지 설치가 성공적으로 완료되었다면, 다음과 같이 패키지를 import후 Kiwi 객체를 생성했을때 오류가 발생하지 않습니다.

from kiwipiepy import Kiwi, Match
kiwi = Kiwi()

Kiwi 생성자는 다음과 같습니다.

Kiwi(num_workers=0, model_path=None, load_default_dict=True, integrate_allomorph=True, model_type='knlm', typos=None, typo_cost_threshold=2.5)

num_workers: 2 이상이면 단어 추출 및 형태소 분석에 멀티 코어를 활용하여 조금 더 빠른 속도로 분석을 진행할 수 있습니다.
1인 경우 단일 코어만 활용합니다. num_workers가 0이면 현재 환경에서 사용가능한 모든 코어를 활용합니다.
생략 시 기본값은 0입니다.
model_path: 형태소 분석 모델이 있는 경로를 지정합니다. 생략시 kiwipiepy_model 패키지로부터 모델 경로를 불러옵니다.
load_default_dict: 추가 사전을 로드합니다. 추가 사전은 위키백과의 표제어 타이틀로 구성되어 있습니다. 이 경우 로딩 및 분석 시간이 약간 증가하지만 다양한 고유명사를 좀 더 잘 잡아낼 수 있습니다. 분석 결과에 원치 않는 고유명사가 잡히는 것을 방지하려면 이를 False로 설정하십시오.
integrate_allomorph: 어미 중, '아/어', '았/었'과 같이 동일하지만 음운 환경에 따라 형태가 달라지는 이형태들을 자동으로 통합합니다.
model_type: 형태소 분석에 사용할 언어 모델을 지정합니다. 'knlm', 'sbg' 중 하나를 선택할 수 있습니다. 'sbg' 는 상대적으로 느리지만 먼 거리에 있는 형태소 간의 관계를 포착할 수 있습니다.
typos: 형태소 분석 시 간단한 오타를 교정합니다. None으로 설정 시 교정을 수행하지 않습니다.
typo_cost_threshold: 오타 교정을 허용할 최대 오타 비용을 설정합니다.

kiwi 객체는 크게 다음 세 종류의 작업을 수행할 수 있습니다.

코퍼스로부터 미등록 단어 추출
사용자 사전 관리
형태소 분석

코퍼스로부터 미등록 단어 추출

Kiwi 0.5부터 새로 추가된 기능입니다. 자주 등장하는 문자열의 패턴을 파악하여 단어로 추정되는 문자열을 추출해줍니다. 이 기능의 기초적인 아이디어는 https://github.com/lovit/soynlp 의 Word Extraction 기법을 바탕으로 하고 있으며, 이에 문자열 기반의 명사 확률을 조합하여 명사일 것으로 예측되는 단어만 추출합니다.

Kiwi가 제공하는 미등록 단어 추출 관련 메소드는 다음 두 가지입니다.

Kiwi.extract_words(texts, min_cnt, max_word_len, min_score)
Kiwi.extract_add_words(texts, min_cnt, max_word_len, min_score, pos_score)

extract_words(texts, min_cnt=10, max_word_len=10, min_score=0.25, pos_score=-3.0, lm_filter=True)

texts: 분석할 텍스트를 Iterable[str] 형태로 넣어줍니다. 자세한 건 아래의 예제를 참조해주세요.
min_cnt: 추출할 단어가 입력 텍스트 내에서 최소 몇 번 이상 등장하는 지를 결정합니다. 입력 텍스트가 클 수록 그 값을 높여주시는게 좋습니다.
max_word_len: 추출할 단어의 최대 길이입니다. 이 값을 너무 크게 설정할 경우 단어를 스캔하는 시간이 길어지므로 적절하게 조절해주시는 게 좋습니다.
min_score: 추출할 단어의 최소 단어 점수입니다. 이 값을 낮출수록 단어가 아닌 형태가 추출될 가능성이 높아지고, 반대로 이 값을 높일 수록 추출되는 단어의 개수가 줄어들므로 적절한 수치로 설정하실 필요가 있습니다. 기본값은 0.25입니다.
pos_score: 추출할 단어의 최소 명사 점수입니다. 이 값을 낮출수록 명사가 아닌 단어들이 추출될 가능성이 높으며, 반대로 높일수록 추출되는 명사의 개수가 줄어듭니다. 기본값은 -3입니다.
lm_filter: 품사 및 언어 모델을 이용한 필터링을 사용할 지 결정합니다.

# 입력으로 str의 list를 줄 경우
inputs = list(open('test.txt', encoding='utf-8'))
kiwi.extract_words(inputs, min_cnt=10, max_word_len=10, min_score=0.25)

'''
위의 코드에서는 모든 입력을 미리 list로 저장해두므로
test.txt 파일이 클 경우 많은 메모리를 소모할 수 있습니다.

그 대신 파일에서 필요한 부분만 가져와 사용하려면(streaming)
아래와 같이 사용해야 합니다.
'''

class IterableTextFile:
    def __init__(self, path):
        self.path = path

    def __iter__(self):
        yield from open(path, encoding='utf-8')

kiwi.extract_words(IterableTextFile('test.txt'), min_cnt=10, max_word_len=10, min_score=0.25)

extract_add_words(texts, min_cnt=10, max_word_len=10, min_score=0.25, pos_score=-3, lm_filter=True)

extract_words 와 동일하게 명사인 단어만 추출해줍니다. 다만 이 메소드는 추출된 명사 후보를 자동으로 사용자 사전에 NNP로 등록하여 형태소 분석에 사용할 수 있게 해줍니다. 만약 이 메소드를 사용하지 않는다면 add_user_word 메소드를 사용하여 추출된 미등록 단어를 직접 사용자 사전에 등록해야 합니다.

사용자 사전 관리

기존의 사전에 등록되지 않은 단어를 제대로 분석하기 위해서는 사용자 사전에 해당 단어를 등록해주어야 합니다. 이는 extract_add_words를 통해서 자동으로 이뤄질 수도 있고, 수작업으로 직접 추가될 수도 있습니다. 다음 메소드들은 사용자 사전을 관리하는데 사용되는 메소드들입니다.

Kiwi.add_user_word(word, tag, score, orig_word=None)
Kiwi.add_pre_analyzed_word(form, analyzed, score)
Kiwi.add_rule(tag, replacer, score)
Kiwi.add_re_rule(tag, pattern, repl, score)
Kiwi.load_user_dictionary(user_dict_path)

add_user_word(word, tag='NNP', score=0.0, orig_word=None)

사용자 사전에 새 형태소를 등록합니다.

word: 등록할 형태소의 형태입니다. 현재는 띄어쓰기(공백문자)가 포함되지 않는 문자열만 단어로 등록할 수 있습니다.
tag: 등록할 형태소의 품사입니다. 기본값은 NNP(고유명사)입니다.
score: 등록할 형태소의 점수입니다. 동일한 형태라도 여러 경우로 분석될 가능성이 있는 경우에, 이 값이 클수록 해당 형태소가 더 우선권을 가지게 됩니다.
orig_word: 추가할 형태소가 특정 형태소의 변이형인 경우 이 인자로 원본 형태소를 넘겨줄 수 있습니다. 없는 경우 생략할 수 있습니다. 이 값을 준 경우, 현재 사전 내에 orig_word/tag 조합의 형태소가 반드시 존재해야 하며, 그렇지 않으면 ValueError 예외를 발생시킵니다. 원본 형태소가 존재하는 경우 orig_word를 명시하면 더 정확한 분석 결과를 낼 수 있습니다.

형태소 삽입이 성공하면 True를, 동일한 형태소가 이미 존재하여 실패하면 False를 반환합니다.

add_pre_analyzed_word(form, analyzed, score=0.0)

사용자 사전에 기분석 형태를 등록합니다. 이를 통해 특정 형태가 사용자가 원하는 형태로 형태소 분석이 되도록 유도할 수 있습니다.

form: 기분석의 형태입니다.
analyzed: form의 형태소 분석 결과. 이 값은 (형태, 품사) 모양의 tuple, 혹은 (형태, 품사, 시작지점, 끝지점) 모양의 tuple로 구성된 Iterable이어야합니다. 이 값으로 지정되는 형태소는 현재 사전 내에 반드시 존재해야 하며, 그렇지 않으면 ValueError 예외를 발생시킵니다.
score: 추가할 형태소열의 가중치 점수. 해당 형태에 부합하는 형태소 조합이 여러 개가 있는 경우, 이 점수가 높을 단어가 더 우선권을 가집니다.

삽입이 성공하면 True를, 동일한 형태가 이미 존재하여 실패하면 False를 반환합니다.

이 메소드는 불규칙적인 분석 결과를 분석기에 추가하는 데에 용이합니다. 예를 들어 사귀다 동사의 과거형은 사귀었다가 맞지만, 흔히 사겼다로 잘못 쓰이기도 합니다. 사겼다가 사귀/VV + 었/EP + 다/EF로 바르게 분석되도록 하는데에 이 메소드를 사용할 수 있습니다.

kiwi.add_pre_analyzed_word('사겼다', ['사귀/VV', '었/EP', '다/EF'], -3)`
kiwi.add_pre_analyzed_word('사겼다', [('사귀', 'VV', 0, 2), ('었', 'EP', 1, 2), ('다', 'EF', 2, 3)], -3)

후자의 경우 분석 결과의 각 형태소가 원본 문자열에서 차지하는 위치를 정확하게 지정해줌으로써, Kiwi 분석 결과에서 해당 형태소의 start, end, length가 정확하게 나오도록 합니다.

add_rule(tag, replacer, score)

규칙에 의해 변형된 형태소를 일괄적으로 추가합니다.

tag: 추가할 형태소들의 품사
replacer: 형태소를 변형시킬 규칙. 이 값은 호출가능한 Callable 형태로 제공되어야 하며, 원본 형태소 str를 입력으로 받아 변형된 형태소의 str을 반환해야합니다. 만약 입력과 동일한 값을 반환하면 해당 변형 결과는 무시됩니다.
score: 추가할 변형된 형태소의 가중치 점수. 해당 형태에 부합하는 형태소 조합이 여러 개가 있는 경우, 이 점수가 높을 단어가 더 우선권을 가집니다.

replacer에 의해 새로 생성된 형태소의 list를 반환합니다.

add_re_rule(tag, pattern, repl, score)

add_rule메소드와 동일한 역할을 수행하되, 변형 규칙에 정규표현식을 사용합니다.

tag: 추가할 형태소들의 품사
pattern: 변형시킬 형태소의 규칙. 이 값은 re.compile로 컴파일가능한 정규표현식이어야 합니다.
repl: pattern에 의해 발견된 패턴은 이 값으로 교체됩니다. Python3 정규표현식 모듈 내의 re.sub 함수의 repl 인자와 동일합니다.
score: 추가할 변형된 형태소의 가중치 점수. 해당 형태에 부합하는 형태소 조합이 여러 개가 있는 경우, 이 점수가 높을 단어가 더 우선권을 가집니다.

pattern과 repl에 의해 새로 생성된 형태소의 list를 반환합니다.

이 메소드는 규칙에 의해 변형되는 이형태들을 일괄적으로 추가할 때 굉장히 용이합니다. 예를 들어 -요가 -염으로 교체된 종결어미들(먹어염, 뛰었구염, 배불러염 등)을 일괄 등록하기 위해서는 다음을 수행하면 됩니다.

kiwi.add_re_rule('EF', r'요$', r'염', -3.0)

이런 이형태들을 대량으로 등록할 경우 이형태가 원본 형태보다 분석결과에서 높은 우선권을 가지지 않도록 score를 -3 이하의 값으로 설정하는걸 권장합니다.

load_user_dictionary(user_dict_path)

파일로부터 사용자 사전을 읽어들입니다. 사용자 사전 파일은 UTF-8로 인코딩되어 있어야하며, 다음과 같은 형태로 구성되어야 합니다. 탭 문자(\t)로 각각의 필드는 분리되어야 하며, 단어 점수는 생략 가능합니다.

#으로 시작하는 줄은 주석 처리됩니다.
# 각 필드는 Tab(\t)문자로 구분됩니다.
#
# <단일 형태소를 추가하는 경우>
# (형태) \t (품사태그) \t (점수)
# * (점수)는 생략시 0으로 처리됩니다.
키위	NNP	-5.0
#
# <이미 존재하는 형태소의 이형태를 추가하는 경우>
# (이형태) \t (원형태소/품사태그) \t (점수)
# * (점수)는 생략시 0으로 처리됩니다.
기위	키위/NNG	-3.0
#
# <기분석 형태를 추가하는 경우>
# (형태) \t (원형태소/품사태그 + 원형태소/품사태그 + ...) \t (점수)
# * (점수)는 생략시 0으로 처리됩니다.
사겼다	사귀/VV + 었/EP + 다/EF	-1.0
#
# 현재는 공백을 포함하는 다어절 형태를 등록할 수 없습니다.

사전 파일을 성공적으로 읽어들이면, 사전을 통해 새로 추가된 형태소의 개수를 반환합니다.

실제 예시에 대해서는 Kiwi에 내장된 기본 사전 파일을 참조해주세요.

분석

kiwi을 생성하고, 사용자 사전에 단어를 추가하는 작업이 완료되었으면 다음 메소드를 사용하여 형태소 분석, 문장 분리, 띄어쓰기 교정, 문장 복원 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

Kiwi.tokenize(text, match_option, normalize_coda=False, z_coda=True, split_complex=False, blocklist=None)
Kiwi.analyze(text, top_n, match_option, normalize_coda=False, z_coda=True, split_complex=False, blocklist=None)
Kiwi.split_into_sents(text, match_options=Match.ALL, normalize_coda=False, z_coda=True, split_complex=False, blocklist=None, return_tokens=False)
Kiwi.glue(text_chunks, insert_new_lines=None, return_space_insertions=False)
Kiwi.space(text, reset_whitespace=False)
Kiwi.join(morphs, lm_search=True)
Kiwi.template(format_str, cache=True)

tokenize(text, match_option=Match.ALL, normalize_coda=False)

입력된 text를 형태소 분석하여 그 결과를 간단하게 반환합니다. 분석결과는 다음과 같이 Token의 리스트 형태로 반환됩니다.

>> kiwi.tokenize('테스트입니다.')
[Token(form='테스트', tag='NNG', start=0, len=3), Token(form='이', tag='VCP', start=3, len=1), Token(form='ᆸ니다', tag='EF', start=4, len=2)]

normalize_coda는 ㅋㅋㅋ,ㅎㅎㅎ와 같은 초성체가 뒤따라와서 받침으로 들어갔을때 분석에 실패하는 문제를 해결해줍니다.

>> kiwi.tokenize("안 먹었엌ㅋㅋ", normalize_coda=False)
[Token(form='안', tag='NNP', start=0, len=1), 
 Token(form='먹었엌', tag='NNP', start=2, len=3), 
 Token(form='ㅋㅋ', tag='SW', start=5, len=2)]
>> kiwi.tokenize("안 먹었엌ㅋㅋ", normalize_coda=True)
[Token(form='안', tag='MAG', start=0, len=1), 
 Token(form='먹', tag='VV', start=2, len=1), 
 Token(form='었', tag='EP', start=3, len=1), 
 Token(form='어', tag='EF', start=4, len=1), 
 Token(form='ㅋㅋㅋ', tag='SW', start=5, len=2)]

analyze(text, top_n=1, match_option=Match.ALL, normalize_coda=False)

입력된 text를 형태소 분석하여 그 결과를 반환합니다. 총 top_n개의 결과를 자세하게 출력합니다. 반환값은 다음과 같이 구성됩니다.

[(분석결과1, 점수), (분석결과2, 점수), ... ]

분석결과는 다음과 같이 Token의 리스트 형태로 반환됩니다.

실제 예시는 다음과 같습니다.

>> kiwi.analyze('테스트입니다.', top_n=5)
[([Token(form='테스트', tag='NNG', start=0, len=3), Token(form='이', tag='VCP', start=3, len=1), Token(form='ᆸ니다', tag='EF', start=4, len=2)], -25.217018127441406), 
 ([Token(form='테스트입니', tag='NNG', start=0, len=5), Token(form='다', tag='EC', start=5, len=1)], -40.741905212402344), 
 ([Token(form='테스트입니', tag='NNG', start=0, len=5), Token(form='다', tag='MAG', start=5, len=1)], -41.81024932861328), 
 ([Token(form='테스트입니', tag='NNG', start=0, len=5), Token(form='다', tag='EF', start=5, len=1)], -42.300254821777344), 
 ([Token(form='테스트', tag='NNG', start=0, len=3), Token(form='입', tag='NNG', start=3, len=1), Token(form='니다', tag='EF', start=4, len=2)], -45.86524200439453)
]

만약 text가 str의 iterable인 경우 여러 개의 입력을 병렬로 처리합니다. 이때의 반환값은 단일 text를 입력한 경우의 반환값의 iterable입니다. Kiwi() 생성시 인자로 준 num_workers에 따라 여러 개의 스레드에서 작업이 동시에 처리됩니다. 반환되는 값은 입력되는 값의 순서와 동일합니다.

>> result_iter = kiwi.analyze(['테스트입니다.', '테스트가 아닙니다.', '사실 맞습니다.'])
>> next(result_iter)
[([Token(form='테스트', tag='NNG', start=0, len=3), Token(form='이', tag='VCP', start=3, len=1), Token(form='ᆸ니다', tag='EF', start=4, len=2), Token(form='.', tag='SF', start=6, len=1)], -20.441545486450195)]
>> next(result_iter)
[([Token(form='테스트', tag='NNG', start=0, len=3), Token(form='가', tag='JKC', start=3, len=1), Token(form='아니', tag='VCN', start=5, len=2), Token(form='ᆸ니다', tag='EF', start=7, len=2), Token(form='.', tag='SF', start=9, len=1)], -30.23870277404785)]
>> next(result_iter)
[([Token(form='사실', tag='MAG', start=0, len=2), Token(form='맞', tag='VV', start=3, len=1), Token(form='습니다', tag='EF', start=4, len=3), Token(form='.', tag='SF', start=7, len=1)], -22.232769012451172)]
>> next(result_iter)
Traceback (most recent call last):
    File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

for 반복문을 사용하면 좀더 간단하고 편리하게 병렬 처리를 수행할 수 있습니다. 이는 대량의 텍스트 데이터를 분석할 때 유용합니다.

>> for result in kiwi.analyze(long_list_of_text):
      tokens, score = result[0]
      print(tokens)

text를 str의 iterable로 준 경우 이 iterable을 읽어들이는 시점은 analyze 호출 이후일 수도 있습니다. 따라서 이 인자가 다른 IO 자원(파일 입출력 등)과 연동되어 있다면 모든 분석이 끝나기 전까지 해당 자원을 종료하면 안됩니다.

>> file = open('long_text.txt', encoding='utf-8')
>> result_iter = kiwi.analyze(file)
>> file.close() # 파일이 종료됨
>> next(result_iter) # 종료된 파일에서 분석해야할 다음 텍스트를 읽어들이려고 시도함
ValueError: I/O operation on closed file.
The above exception was the direct cause of the following exception:
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
SystemError: <built-in function next> returned a result with an error set

split_into_sents( 
    text, 
    match_options=Match.ALL, 
    normalize_coda=False,
    return_tokens=False
)

입력 텍스트를 문장 단위로 분할하여 반환합니다. 이 메소드는 문장 분할 과정에서 내부적으로 형태소 분석을 사용하므로 문장 분할과 동시에 형태소 분석 결과를 얻는 데 사용할 수도 있습니다. `return_tokens`를 `True`로 설정하면 문장 분리와 함께 형태소 분석 결과도 출력합니다.

>> kiwi.split_into_sents("여러 문장으로 구성된 텍스트네 이걸 분리해줘")
[Sentence(text='여러 문장으로 구성된 텍스트네', start=0, end=16, tokens=None),
 Sentence(text='이걸 분리해줘', start=17, end=24, tokens=None)]
>> kiwi.split_into_sents("여러 문장으로 구성된 텍스트네 이걸 분리해줘", return_tokens=True)
[Sentence(text='여러 문장으로 구성된 텍스트네', start=0, end=16, tokens=[
  Token(form='여러', tag='MM', start=0, len=2), 
  Token(form='문장', tag='NNG', start=3, len=2), 
  Token(form='으로', tag='JKB', start=5, len=2), 
  Token(form='구성', tag='NNG', start=8, len=2), 
  Token(form='되', tag='XSV', start=10, len=1), 
  Token(form='ᆫ', tag='ETM', start=11, len=0), 
  Token(form='텍스트', tag='NNG', start=12, len=3), 
  Token(form='이', tag='VCP', start=15, len=1), 
  Token(form='네', tag='EF', start=15, len=1)
 ]),
 Sentence(text='이걸 분리해줘', start=17, end=24, tokens=[
  Token(form='이거', tag='NP', start=17, len=2), 
  Token(form='ᆯ', tag='JKO', start=19, len=0), 
  Token(form='분리', tag='NNG', start=20, len=2), 
  Token(form='하', tag='XSV', start=22, len=1), 
  Token(form='어', tag='EC', start=22, len=1), 
  Token(form='주', tag='VX', start=23, len=1), 
  Token(form='어', tag='EF', start=23, len=1)
 ])]

glue(text_chunks, return_space_insertions=False)

여러 텍스트 조각을 하나로 합치되, 문맥을 고려해 적절한 공백을 사이에 삽입합니다. 이 기능은 OCR로 생성되거나 PDF 등에서 복사하여 강제 개행이 포함된 텍스트를 이어 붙이는데에 용이합니다.

text_chunks: 합칠 텍스트 조각들의 목록입니다.
return_space_insertions: True인 경우, 각 조각별 공백 삽입 유무를 List[bool]로 반환합니다.

>> kiwi.glue([
    "그러나  알고보니 그 봉",
    "지 안에 있던 것은 바로",
    "레몬이었던 것이다."])
"그러나  알고보니 그 봉지 안에 있던 것은 바로 레몬이었던 것이다."

>> kiwi.glue([
    "그러나  알고보니 그 봉",
    "지 안에 있던 것은 바로",
    "레몬이었던 것이다."], return_space_insertions=True)
("그러나  알고보니 그 봉지 안에 있던 것은 바로 레몬이었던 것이다.", [False, True])

space(text, reset_whitespace=False)

입력 텍스트에서 띄어쓰기를 교정하여 반환합니다.

text: 분석할 문자열입니다. 이 인자를 단일 str로 줄 경우, 싱글스레드에서 처리하며 str의 Iterable로 줄 경우, 멀티스레드로 분배하여 처리합니다.
reset_whitespace True인 경우 이미 띄어쓰기된 부분을 붙이는 교정도 적극적으로 수행합니다. 기본값은 False로, 이 경우에는 붙어 있는 단어를 띄어쓰는 교정 위주로 수행합니다.

이 메소드의 띄어쓰기 교정 기능은 형태소 분석에 기반합니다. 따라서 형태소 중간에 공백이 삽입된 경우 교정 결과가 부정확할 수 있습니다. 이 경우 Kiwi.space_tolerance를 조절하여 형태소 내 공백을 무시하거나, reset_whitespace=True로 설정하여 아예 기존 공백을 무시하고 띄어쓰기를 하도록 하면 결과를 개선할 수 있습니다.

>> kiwi.space("띄어쓰기없이작성된텍스트네이걸교정해줘")
"띄어쓰기 없이 작성된 텍스트네 이걸 교정해 줘."
>> kiwi.space("띄 어 쓰 기 문 제 가 있 습 니 다")
"띄어 쓰기 문 제 가 있 습 니 다"
>> kiwi.space_tolerance = 2 # 형태소 내 공백을 최대 2개까지 허용
>> kiwi.space("띄 어 쓰 기 문 제 가 있 습 니 다")
"띄어 쓰기 문제가 있습니다"
>> kiwi.space("띄 어 쓰 기 문 제 가 있 습 니 다", reset_whitespace=True) # 기존 공백 전부 무시
"띄어쓰기 문제가 있습니다"

join(morphs, lm_search=True)

형태소들을 결합하여 문장으로 복원합니다. 조사나 어미는 앞 형태소에 맞춰 적절한 형태로 변경됩니다.

morphs: 결합할 형태소의 목록입니다. 각 형태소는 Kiwi.tokenizer에서 얻어진 Token 타입이거나, (형태, 품사)로 구성된 tuple 타입이어야 합니다.
lm_search: 둘 이상의 형태로 복원 가능한 모호한 형태소가 있는 경우, 이 값이 True면 언어 모델 탐색을 통해 최적의 형태소를 선택합니다. False일 경우 탐색을 실시하지 않지만 더 빠른 속도로 복원이 가능합니다.

이 메소드는 형태소를 결합할 때 space에서 사용하는 것과 유사한 규칙을 사용하여 공백을 적절히 삽입합니다. 형태소 그 자체에는 공백 관련 정보가 포함되지 않으므로 특정 텍스트를 tokenize로 분석 후 다시 join으로 결합하여도 원본 텍스트가 그대로 복원되지는 않습니다.

>> kiwi.join([('덥', 'VA'), ('어', 'EC')])
'더워'
>> tokens = kiwi.tokenize("분석된결과를 다시합칠수있다!")
# 형태소 분석 결과를 복원. 
# 복원 시 공백은 규칙에 의해 삽입되므로 원문 텍스트가 그대로 복원되지는 않음.
>> kiwi.join(tokens)
'분석된 결과를 다시 합칠 수 있다!'
>> tokens[3]
Token(form='결과', tag='NNG', start=4, len=2)
>> tokens[3] = ('내용', 'NNG') # 4번째 형태소를 결과->내용으로 교체
>> kiwi.join(tokens) # 다시 join하면 결과를->내용을 로 교체된 걸 확인 가능
'분석된 내용을 다시 합칠 수 있다!'

# 불규칙 활용여부가 모호한 경우 lm_search=True인 경우 맥락을 고려해 최적의 후보를 선택합니다.
>> kiwi.join([('길', 'NNG'), ('을', 'JKO'), ('묻', 'VV'), ('어요', 'EF')])
'길을 물어요'
>> kiwi.join([('흙', 'NNG'), ('이', 'JKS'), ('묻', 'VV'), ('어요', 'EF')])
'흙이 묻어요'
# lm_search=False이면 탐색을 실시하지 않습니다.
>> kiwi.join([('길', 'NNG'), ('을', 'JKO'), ('묻', 'VV'), ('어요', 'EF')], lm_search=False)
'길을 묻어요'
>> kiwi.join([('흙', 'NNG'), ('이', 'JKS'), ('묻', 'VV'), ('어요', 'EF')], lm_search=False)
'흙이 묻어요'
# 동사/형용사 품사 태그 뒤에 -R(규칙 활용), -I(불규칙 활용)을 덧붙여 활용법을 직접 명시할 수 있습니다.
>> kiwi.join([('묻', 'VV-R'), ('어요', 'EF')])
'묻어요'
>> kiwi.join([('묻', 'VV-I'), ('어요', 'EF')])
'물어요'

# 0.15.2버전부터는 Tuple의 세번째 요소로 띄어쓰기 유무를 지정할 수 있습니다. 
# True일 경우 강제로 띄어쓰기, False일 경우 강제로 붙여쓰기를 수행합니다.
>> kiwi.join([('길', 'NNG'), ('을', 'JKO', True), ('묻', 'VV'), ('어요', 'EF')])
'길 을 물어요'
>> kiwi.join([('길', 'NNG'), ('을', 'JKO'), ('묻', 'VV', False), ('어요', 'EF')])
'길을물어요'

# 과거형 선어말어미를 제거하는 예시
>> remove_past = lambda s: kiwi.join(t for t in kiwi.tokenize(s) if t.tagged_form != '었/EP')
>> remove_past('먹었다')
'먹다'
>> remove_past('먼 길을 걸었다')
'먼 길을 걷다'
>> remove_past('전화를 걸었다.')
'전화를 걸다.'

template(format_str, cache=True)

형태소들을 결합하여 문장으로 복원합니다. 조사나 어미는 앞 형태소에 맞춰 적절한 형태로 변경됩니다.

format_str: 템플릿 문자열입니다. Python의 str.format(https://docs.python.org/ko/3/library/string.html#formatstrings )과 동일한 문법을 사용합니다.
cache: 템플릿의 캐시 여부입니다.

이 메소드는 다음과 같이 Kiwi.join의 형태소 결합 기능을 더욱 간편하게 사용할 수 있게 도와줍니다.

# 빈칸은 {}로 표시합니다. 
# 이 자리에 형태소 혹은 기타 Python 객체가 들어가서 문자열을 완성시키게 됩니다.
>>> tpl = kiwi.template("{}가 {}을 {}었다.")

# template 객체는 format 메소드를 제공합니다. 
# 이 메소드를 통해 빈 칸을 채울 수 있습니다.
# 형태소는 `kiwipiepy.Token` 타입이거나 
# (형태, 품사) 혹은 (형태, 품사, 왼쪽 띄어쓰기 유무)로 구성된 tuple 타입이어야 합니다.
>>> tpl.format(("나", "NP"), ("공부", "NNG"), ("하", "VV"))
'내가 공부를 했다.'

>>> tpl.format(("너", "NP"), ("밥", "NNG"), ("먹", "VV"))
'네가 밥을 먹었다.'

>>> tpl.format(("우리", "NP"), ("길", "NNG"), ("묻", "VV-I"))
'우리가 길을 물었다.'

# 형태소가 아닌 Python 객체가 입력되는 경우 `str.format`과 동일하게 동작합니다.
>>> tpl.format(5, "str", {"dict":"dict"})
"5가 str를 {'dict': 'dict'}었다."

# 입력한 객체가 형태소가 아닌 Python 객체로 처리되길 원하는 경우 !s 변환 플래그를 사용합니다.
>>> tpl = kiwi.template("{!s}가 {}을 {}었다.")
>>> tpl.format(("나", "NP"), ("공부", "NNG"), ("하", "VV"))
"('나', 'NP')가 공부를 했다."

# Python 객체에 대해서는 `str.format`과 동일한 서식 지정자를 사용할 수 있습니다.
>>> tpl = kiwi.template("{:.5f}가 {!r}을 {}었다.")
>>> tpl.format(5, "str", {"dict":"dict"})
"5.00000가 'str'를 {'dict': 'dict'}었다."

# 서식 지정자가 주어진 칸에 형태소를 대입할 경우 ValueError가 발생합니다.
>>> tpl.format(("우리", "NP"), "str", ("묻", "VV-I"))
ValueError: cannot specify format specifier for Kiwi Token

# 치환 필드에 index나 name을 지정하여 대입 순서를 설정할 수 있습니다.
>>> tpl = kiwi.template("{0}가 {obj}를 {verb}\ㄴ다. {1}는 {obj}를 안 {verb}었다.")
>>> tpl.format(
    [("우리", "NP"), ("들", "XSN")], 
    [("너희", "NP"), ("들", "XSN")], 
    obj=("길", "NNG"), 
    verb=("묻", "VV-I")
)
'우리들이 길을 묻는다. 너희들은 길을 안 물었다.'

# 위의 예시처럼 종성 자음은 호환용 자모 코드 앞에 \\로 이스케이프를 사용해야합니다.
# 그렇지 않으면 종성이 아닌 초성으로 인식됩니다.
>>> tpl = kiwi.template("{0}가 {obj}를 {verb}ㄴ다. {1}는 {obj}를 안 {verb}었다.")
>>> tpl.format(
    [("우리", "NP"), ("들", "XSN")], 
    [("너희", "NP"), ("들", "XSN")], 
    obj=("길", "NNG"), 
    verb=("묻", "VV-I")
)
'우리들이 길을 묻 ᄂ이다. 너희들은 길을 안 물었다.'

품사 태그

세종 품사 태그를 기초로 하되, 일부 품사 태그를 추가/수정하여 사용하고 있습니다.

대분류	태그	설명
체언(N)	NNG	일반 명사
	NNP	고유 명사
	NNB	의존 명사
	NR	수사
	NP	대명사
용언(V)	VV	동사
	VA	형용사
	VX	보조 용언
	VCP	긍정 지시사(이다)
	VCN	부정 지시사(아니다)
관형사	MM	관형사
부사(MA)	MAG	일반 부사
부사(MA)	MAJ	접속 부사
감탄사	IC	감탄사
조사(J)	JKS	주격 조사
	JKC	보격 조사
	JKG	관형격 조사
	JKO	목적격 조사
	JKB	부사격 조사
	JKV	호격 조사
	JKQ	인용격 조사
	JX	보조사
	JC	접속 조사
어미(E)	EP	선어말 어미
	EF	종결 어미
	EC	연결 어미
	ETN	명사형 전성 어미
	ETM	관형형 전성 어미
접두사	XPN	체언 접두사
접미사(XS)	XSN	명사 파생 접미사
	XSV	동사 파생 접미사
	XSA	형용사 파생 접미사
	XSM	부사 파생 접미사^*
어근	XR	어근
부호, 외국어, 특수문자(S)	SF	종결 부호(. ! ?)
	SP	구분 부호(, / : ;)
	SS	인용 부호 및 괄호(' " ( ) [ ] < > { } ― ‘ ’ “ ” ≪ ≫ 등)
	SSO	SS 중 여는 부호^*
	SSC	SS 중 닫는 부호^*
	SE	줄임표(…)
	SO	붙임표(- ~)
	SW	기타 특수 문자
	SL	알파벳(A-Z a-z)
	SH	한자
	SN	숫자(0-9)
	SB	순서 있는 글머리(가. 나. 1. 2. 가) 나) 등)^*
분석 불능	UN	분석 불능^*
웹(W)	W_URL	URL 주소^*
	W_EMAIL	이메일 주소^*
	W_HASHTAG	해시태그(#abcd)^*
	W_MENTION	멘션(@abcd)^*
	W_SERIAL	일련번호(전화번호, 통장번호, IP주소 등)^*
기타	Z_CODA	덧붙은 받침^*
기타	USER0~4	사용자 정의 태그^*

^* 세종 품사 태그와 다른 독자적인 태그입니다.

0.12.0 버전부터 VV, VA, VX, XSA 태그에 불규칙 활용여부를 명시하는 접미사 -R와 -I이 덧붙을 수 있습니다. -R은 규칙 활용,-I은 불규칙 활용을 나타냅니다.

문장 분리 기능

0.10.3 버전부터 문장 분리 기능을 실험적으로 지원합니다. 0.11.0 버전부터는 정확도가 제법 향상되었습니다. 문장 분리 기능의 성능에 대해서는 이 페이지를 참조해주세요.

모호성 해소 성능

한 단어가 여러 가지로 형태소 분석이 가능하여 맥락을 보는 게 필수적인 상황에서 Kiwi가 높은 정확도를 보이는 것이 확인되었습니다. 모호성 해소 성능에 대해서는 이 페이지를 참조해주세요.

인용하기

인용 방법에 대해서는 Kiwi#인용하기를 참조해주세요.

kiwipiepy-model
Release 0.17.0

Release 0.17.0

0.15.0

0.17.0

0.16.0

0.14.0

0.13.0

0.12.0

0.11.0

0.10.0

0.9.0

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Kiwipiepy, Python용 Kiwi 패키지

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간단 예제

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코퍼스로부터 미등록 단어 추출

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분석

품사 태그

문장 분리 기능

모호성 해소 성능

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