Gensim은 Python에서 자연어 처리 작업을 위한 강력한 라이브러리입니다. 이 블로그 포스트에서는 Gensim을 사용하여 비선형 임베딩을 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

비선형 임베딩은 텍스트 데이터를 저차원의 밀집된 벡터 공간으로 매핑하는 기술입니다. 이러한 매핑은 단어나 문장 간의 의미적 관계를 보존하면서 차원 축소와 같은 작업을 수행할 수 있게 해줍니다. Gensim은 비선형 임베딩을 수행하기 위한 여러 알고리즘을 제공합니다.

Word2Vec을 사용한 비선형 임베딩

가장 많이 사용되는 비선형 임베딩 알고리즘 중 하나는 Word2Vec입니다. Word2Vec은 단어 간의 유사성을 학습하여 단어를 저차원의 벡터로 표현합니다. Gensim은 Word2Vec 알고리즘을 구현한 Word2Vec 클래스를 제공합니다.

다음은 Gensim을 사용하여 Word2Vec을 수행하는 간단한 예제 코드입니다.

import gensim
sentences = [["I", "love", "deep", "learning"],
             ["I", "enjoy", "working", "with", "text", "data"]]
model = gensim.models.Word2Vec(sentences, min_count=1)
vector = model.wv["deep"]

위의 코드에서는 sentences라는 변수에 텍스트 데이터를 리스트 형태로 입력합니다. 그리고 Word2Vec 클래스의 인스턴스를 생성하고 wv 속성을 사용하여 단어 벡터에 접근합니다. vector는 “deep” 단어의 벡터 표현을 나타냅니다.

Doc2Vec을 사용한 비선형 임베딩

단어 레벨에서만이 아니라 문장 레벨에서도 비선형 임베딩을 수행해야 하는 경우가 있습니다. 이때 사용할 수 있는 알고리즘 중 하나는 Doc2Vec입니다. Doc2Vec은 단어와 문장을 모두 고려하여 벡터 표현을 생성합니다.

Gensim에서는 Doc2Vec 클래스를 사용하여 Doc2Vec을 수행할 수 있습니다. 다음은 간단한 예제 코드입니다.

import gensim
documents = [ gensim.models.doc2vec.TaggedDocument(doc, [i]) for i, doc in enumerate(sentences) ]
model = gensim.models.Doc2Vec(documents, vector_size=100, min_count=1, epochs=20)
vector = model.infer_vector(["deep", "learning"])

위의 코드에서는 documents라는 변수에 문장 데이터를 TaggedDocument 형식으로 입력합니다. 그리고 Doc2Vec 클래스의 인스턴스를 생성하고 infer_vector 메소드를 사용하여 문장의 벡터 표현을 생성합니다. vector는 “deep learning”이라는 문장의 벡터 표현을 나타냅니다.

결론

이 블로그 포스트에서는 Gensim을 사용하여 비선형 임베딩을 수행하는 방법에 대해 알아보았습니다. Word2Vec과 Doc2Vec을 사용하여 단어와 문장의 벡터 표현을 생성할 수 있습니다. 이러한 비선형 임베딩은 자연어 처리 작업에서 많이 활용되며, Gensim은 이러한 작업을 쉽게 수행할 수 있는 기능을 제공합니다.

Gensim의 문서를 참조하여 다양한 인자와 방법을 살펴보세요. 비선형 임베딩을 사용하여 자연어 처리 작업의 성능을 향상시켜보세요!