Gensim은 자연어 처리와 토픽 모델링을 위한 파이썬 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 Word2Vec, Doc2Vec 등 다양한 텍스트 처리 알고리즘을 제공하며, 그 중에서도 Skip-Thought Vectors는 특히 텍스트 임베딩과 문장 유사도 계산을 위해 사용됩니다.

Skip-Thought Vectors는 Ryan Kiros et al. (2015)에서 처음 소개되었습니다. 이 알고리즘은 문장을 인코딩하기 위해 Recurrent Neural Networks (RNNs)을 사용합니다. Skip-Thought Vectors는 문장의 의미와 문맥을 포착하여 추상적인 표현을 생성합니다. 이를 통해 문장 간의 의미적 유사도를 계산할 수 있습니다.

Gensim에서 Skip-Thought Vectors를 사용하기 위해서는 먼저 Gensim 및 필요한 모델을 설치해야 합니다. 다음 명령을 사용하여 Gensim을 설치합니다.

pip install gensim

Skip-Thought Vectors는 미리 훈련된 모델을 사용하여 문장을 임베딩합니다. Gensim은 이러한 사전 훈련된 모델을 제공합니다. 다음은 Gensim에서 사전 훈련된 Skip-Thought Vectors 모델을 로드하는 예시 코드입니다.

from gensim.models import Word2Vec

model = Word2Vec.load("path/to/skip_thought_model")

사전 훈련된 모델을 로드한 후에는 임의의 문장에 대해 Skip-Thought Vectors를 계산할 수 있습니다. 다음은 Gensim을 사용하여 문장을 임베딩하는 예시 코드입니다.

sentence = "I am feeling happy today"

# 문장을 소문자로 변환하고 단어로 분할합니다.
tokens = sentence.lower().split()

# 임베딩된 벡터를 얻습니다.
vectors = model.wv[tokens]

# 문장 벡터를 계산합니다. (임베딩된 단어 벡터의 평균)
sentence_vector = vectors.mean(axis=0)

위의 예시 코드에서 model.wv[tokens]는 각 단어의 임베딩된 벡터를 가져오는 것을 보여줍니다. 이 벡터들의 평균을 구함으로써 문장 벡터를 계산할 수 있습니다.

Skip-Thought Vectors를 사용하여 문장을 임베딩하는 것은 문장 간의 유사도 계산을 위한 일부 고급 작업의 한 부분입니다. Gensim에서는 similarity() 메소드를 사용하여 문장 간의 유사도를 계산할 수 있습니다.

sentence_1 = "I am feeling happy today"
sentence_2 = "I am feeling sad today"

similarity_score = model.wv.similarity(sentence_1, sentence_2)

위의 예시 코드에서 similarity() 메소드는 두 개의 문장 간의 유사도 점수를 계산합니다. 점수는 -1에서 1까지의 범위에서 반환되며, 1에 가까울수록 두 문장의 의미가 유사함을 나타냅니다.

Gensim에서 제공하는 Skip-Thought Vectors를 사용하면 텍스트 데이터를 더 나은 방식으로 처리하고 의미적 유사도를 측정할 수 있습니다. Skip-Thought Vectors는 텍스트 기반 태스크에 효과적이며, Gensim을 통해 쉽게 활용할 수 있습니다.

참고 문헌: [1] Kiros, Ryan, et al. “Skip-thought vectors.” Advances in neural information processing systems. 2015.