넷플릭스와 네이버에서 203개 드라마, 932개 영화에 대한 시놉시스를 크롤링했다. 이제 각 시놉시스에 특정 품사가 얼마나 많이 쓰였는지 알아보려고 한다. PCA 분석도 하려면 다음과 같은 형식의 데이터를 만들어야 한다. 미디어 명사 동사 ... 영화 제목1 네이버 XXX ZZZ ... 영화 제목2 넷플릭스 YYY III ... 우선 크롤링한 데이터에서 시놉시스에 해당되는 칼럼만 불러온다. 모든 시놉시스의 품사를 분석하기 전에 하나의 시놉시스만 분석해본다. from konlpy.tag import Kkma kkma = Kkma() kkma.pos(df['desc'][0]) [('전도', 'NNG'), ('유망', 'NNG'), ('하', 'XSV'), ('ㄴ', 'ETD'), ('의과', 'NNG'), ..

'맴찢' = '마음이 찢어진다' '답정너' = '답은 정해져 있고 너는 대답만 하면 돼.' '존맛' = '존나 맛있다' 왼쪽의 신조어는 오른쪽 설명의 줄임말이다. 대부분의 줄임말은 줄이기 전의 말고 품사가 똑같다. 그래서 대체 가능하다. "오늘 파바 갔다 왔어!" 를 "오늘 파리바게트 갔다 왔어!"라고 말해도 된다. 근데 '맴찢', '답정너', '존맛' 같은 신조어는 대체가능하지 않은 경우가 꽤 있다. "완전 맴찢이다.."는 "완전 마음이 찢어진다이다.."로 말할 수 없고 "내가 좀 답정너인가?"는 "내가 좀 답은 정해져 있고 너는 대답만 하면 돼.인가?"로 말할 수 없고 "이거 존맛이다!"는 "이거 존나 맛있다이다!"라고 말할 수 없다. 이렇게 줄이기 전의 말이 명사가 아닌 경우는 줄임말이 되면 명사로..