카카오톡 워드클라우드 만들기 대화 내용을 워드 클라우드로 만들기 - 파이썬카카오톡 대화 내용 워드 클라우드 만들기​카카오톡 대화 내용을 워드 클라우드로 생성하는 파이썬 코드를 작성했습니다. 워드 클라우드(Word Cloud)는 텍스트 데이터의 키워드 빈도를 시각적으로 표현하는 방법입니다. 카카오톡 대화 내용에서 자주 언급되는 키워드의 빈도수에 따라 글자 크기를 달리하며 워드 클라우드 이미지를 생성하는 방법과 자연어 처리를 위한 한국어 형태소 분석기인 konly 라이브러리 사용법에 워드클라우드 만들기 대해서 살펴보겠습니다.​​카카오톡 대화 내용에서 자주 언급되는 키워드 추출​우선 카카오톡 대화 내용을 키워드 데이터로 사용하기 위해, 해당 채팅방에서 대화 내보내기로 텍스트 파일을 생성합니다. 그리고 파이썬 코드를 작성에 필요한 라이브러리를 설치합니다.​konpy는 자연어 처리를 위한 한국어 형태소 분석기 중 하나입니다. 텍스트 데이터에서 형태소 분석을 통해 명사, 동사, 형용사 등의 형태소를 추출할 수 있습니다. 여기에서는 명사만 추출하여 워드 클라우드를 워드클라우드 만들기 생성하는 데 사용했습니다.wordcloud는 텍스트 데이터와 빈도수를 기반으로 워드 클라우드를 생성하고 시각화하는데 사용되는 라이브러리입니다.matplotlib는 그래프와 차트를 생성하고 시각화하는데 널리 사용되는 라이브러리입니다. 간단한 선 그래프에서부터 복잡한 3D 플롯까지 다양한 형태의 시각화를 지원합니다.​get_nouns는 텍스트 파일을 입력으로 받아, 그 내용에서 명사만을 추출하여 빈도수를 체크합니다. 이때 konly의 Okt 클래스를 사용해 형태소를 분리하고 명사를 가려냅니다. 키워드의 길이가 2 미만인 명사는 제외하고, 워드클라우드 만들기 collections 라이브러리의 Counter 클래스를 사용해 각 명사의 빈도를 셉니다.​​visualize_word_cloud 함수는 명사의 빈도를 나타내는 Counter 객체를 입력으로 받아, 그 내용을 워드 클라우드로 시각화합니다. 이때 wordcloud의 WordCloud 클래스를 사용해 워드 클라우드를 생성하고, matplotlib 라이브러리의 pyplot 클래스를 사용해 화면에 표시합니다. (본인의 폰트 파일명으로 지정합니다.)​​위에서 정의한 두 함수를 사용하는 코드입니다. 사용자로부터 텍스트 파일명을 입력받아, 해당 파일을 열고 텍스트 데이터를 워드클라우드 만들기 읽습니다. 그리고 get_nouns 함수를 사용해 명사의 빈도를 세고, visualize_word_cloud 함수를 사용해 워드 클라우드를 생성하고 화면에 나타냅니다.​참고로 워드 클라우드의 모양, 색상, 크기 등을 조절하고 싶다면 WordCloud 함수의 인자를 수정하면 됩니다. 예를 들어, 배경색을 변경하려면 background_color 인자를 수정하면 되고, 이미지의 크기를 변경하려면 width와 height 인자를 수정하면 됩니다.​​이 블로그 포스트의 텍스트 데이터로 워드 클라우드 생성​​위 코드를 실행했을 때, 워드클라우드 만들기 아래와 같은 에러가 발생했다면 konlpy 라이브러리 때문입니다. konlpy는 내부적으로 자바(Java)로 작성된 형태소 분석 라이브러리들을 사용하고 있습니다. konlpy가 자바 라이브러리를 호출할 때 자바 환경이 갖춰져 있지 않은 경우 발생하는 에러인 것입니다.​Java 설치하고, JAVA_HOME 환경 변수 설정제일 먼저 오라클 홈페이지로 이동해, 본인 PC 환경에 맞는 최신 버전의 Java를 다운로드하고 설치합니다.최신 버전의 자바 설치​​2. 시스템 환경 변수를 추가 워드클라우드 만들기 설정합니다.시스템 환경 변수 추가​​3. 환경 변수 새로 만들기를 클리하고 변수 이름은 JAVA_HOME으로, 변숫값은 Java가 설치된 디렉터리로 설정합니다.시스템 변수 JAVA_HOME 추가​​4. 마지막으로 Path 설정을 추가합니다. 변수 항목의 path를 클릭하고 새로 만들기 버튼을 클릭합니다. 아래 이미지와 같이 %JAVA_HOME%\bin\를 추가합니다.환경 변수 Path 추가​자바 환경이 필요 없는 한국어 형태소 분석 라이브러리로는 KoNLPy에서 제공하는 Mecab이 있습니다. Mecab은 원래 리눅스 환경에서 워드클라우드 만들기 사용하기 위해 개발된 라이브러리기 때문에 윈도우 환경에서 사용하려면 별도의 설치 과정이 필요합니다.​딥러닝 기반의 형태소 분석기도 있지만 이러한 모델은 대용량의 데이터와 GPU 환경에서 학습되었으므로, 모델 사용을 위해서는 충분한 컴퓨팅 자원이 필요할 수 있습니다. 그나마 가장 간단한 방법으로 한국어 형태소 분석을 수행하고, 키워드 빈도에 따라 워드 클라우드를 만드는 과정을 알려드렸습니다.​좀 더 편리한 자연어 처리 방법이 있다면, 댓글로 워드클라우드 만들기 남겨주세요! ^^​​