LDA는 주어진 텍스트 데이터에서 주제를 추출하여 각 문서가 어떤 주제에 관련성이 있는지를 알 수 있습니다. 토픽은 단어의 분포로 표현되며, 각 토픽별로 가장 관련성 높은 단어들을 확인할 수 있습니다. LDA는 텍스트 데이터의 의미를 파악하고 주제별로 단어들을 그룹화하는데 활용되는 유용한 알고리즘입니다. `from gensim.models import FastText from gensim.utils import simple_preprocess

텍스트 데이터 준비

corpus = [ “I enjoy reading books”, “Natural language processing is fun”, “Word embeddings capture semantic meaning” ]

간단한 전처리와 토큰화

tokenized_corpus = [simple_preprocess(sentence) for sentence in corpus]

FastText 모델 학습

model = FastText(tokenized_corpus, vector_size=10, window=3, min_count=1, sg=1)

단어 ‘reading’의 임베딩 벡터 확인

embedding = model.wv[‘reading’] print(“Embedding vector for ‘reading’:”, embedding)`

위의 코드에서는 Gensim을 사용하여 간단한 텍스트 데이터를 전처리하고, FastText 모델을 학습합니다. 파라미터 설정은 Word2Vec과 유사하게 vector_size, window, min_count, sg 등을 사용합니다.

FastText는 단어를 하위 단위(subword)로 분해하여 학습하는 특징이 있습니다. 이를 통해 OOV 문제에 강건하게 대응하며, 희귀한 단어나 단어의 변형에 대한 임베딩을 생성할 수 있습니다. FastText는 단어의 subword 정보를 활용하여 보다 풍부한 의미를 표현할 수 있는 워드 임베딩 알고리즘입니다.