문서 군집화는 비슷한 특성을 갖는 문서들을 하나의 군집으로 묶는 기술입니다. 이는 정보 검색, 텍스트 분류, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 활용되며, 최근에는 머신 러닝과 자연어 처리 기술의 발전으로 더욱 효과적으로 이루어지고 있습니다.

TF-IDF와 Word Embedding

문서 군집화에서 가장 기본적인 기법은 단어들의 빈도를 기반으로 하는 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)입니다. 이 기법은 각 문서에 대해 단어의 빈도를 계산하고, 각 단어의 중요도를 판단하여 문서를 표현하는 방법입니다. 하지만 이 방법은 단어의 의미와 문맥을 고려하지 못하는 한계가 있습니다.

최근에는 단어들의 의미와 관계를 표현하는 벡터 기반의 Word Embedding 방법이 자주 사용되고 있습니다. Word Embedding을 사용하면 단어를 고차원 공간 상의 벡터로 표현할 수 있으며, 벡터 간의 거리나 유사도를 계산해 문서들을 군집화할 수 있습니다. Word2Vec, GloVe, FastText 등의 Word Embedding 모델들이 널리 사용되고 있습니다.

Doc2Vec

Word Embedding은 단어 수준의 표현만 가능하며, 문맥 정보를 손실시킬 수 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 문장이나 문서를 벡터로 표현하는 기법으로 Doc2Vec이 제안되었습니다. Doc2Vec은 Word Embedding과 유사한 방식으로 문장이나 문서들을 벡터로 표현할 수 있도록 합니다. 이를 활용하면 문서 간의 유사도 계산이나 군집화에 더욱 효과적으로 사용될 수 있습니다.

from gensim.models.doc2vec import Doc2Vec, TaggedDocument
import nltk
nltk.download('punkt')  # 필요 시 토큰화를 위한 nltk 데이터 다운로드

# 문서 데이터 준비
documents = ["I love machine learning",
             "I hate math",
             "I enjoy coding",
             "I like reading books"]

# 문서 토큰화 및 태깅
tokenized_docs = [nltk.word_tokenize(doc.lower()) for doc in documents]
tagged_docs = [TaggedDocument(words=doc, tags=[str(i)]) for i, doc in enumerate(tokenized_docs)]

# Doc2Vec 모델 훈련
model = Doc2Vec(tagged_docs, vector_size=100, min_count=1, epochs=10)

# 문서 벡터 추출
document_vectors = [model.infer_vector(doc) for doc in tokenized_docs]

# 문서 군집화
from sklearn.cluster import KMeans

kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(document_vectors)
clusters = kmeans.labels_

for i, doc in enumerate(documents):
    print(f"Document: {doc} - Cluster: {clusters[i]}")

위 예제 코드에서는 gensim 라이브러리의 Doc2Vec 클래스를 사용하여 문서를 벡터로 표현하고, KMeans 알고리즘을 이용해 군집화를 수행합니다.

BERT와 Transformers

문서 군집화를 위해 사용되는 다양한 기법 중 하나로는 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)와 Transformers 모델이 있습니다. BERT는 자연어 처리 분야에서 큰 성과를 이루어낸 사전 훈련된 언어 모델로, 문장이나 문서를 벡터로 변환하기 위해 활용될 수 있습니다. Transformers는 BERT와 같이 유명한 인코딩-디코딩 모델로, 문장 또는 문서를 읽고 쓸 수 있는 문맥을 파악하여 벡터 표현을 추출할 수 있습니다.

BERT와 Transformers는 다양한 자연어 처리 문제에서 뛰어난 성능을 보이며, 문서 군집화에서도 효과적으로 활용될 수 있습니다. 그러나 이러한 모델의 사용은 계산 자원과 데이터 양에 따라 달라질 수 있으므로, 상황에 맞게 적절한 모델을 선택하고 사용해야 합니다.

결론

문서 군집화는 비슷한 특성을 갖는 문서를 발견하고 이해하기 위한 중요한 기술입니다. 최신 기법과 접근법인 TF-IDF, Word Embedding, Doc2Vec, BERT, Transformers 등을 적절히 사용하여 문서 군집화를 수행할 수 있습니다. 이러한 기법들은 자연어 처리와 머신 러닝 기술의 발전으로 더욱 효과적이고 정확한 결과를 제공하고 있습니다.