Gensim은 자연어 처리를 위한 Python 라이브러리로, 토픽 모델링, 키워드 추출, 문서 유사도 측정 등 다양한 기능을 제공합니다. 최근 Gensim은 신경망 통합 기능도 도입하여 텍스트 데이터를 처리하는 데 도움을 줍니다. 이 블로그 포스트에서는 Gensim에서의 신경망 통합에 대해 알아보도록 하겠습니다.

1. Gensim 신경망 모델

Gensim은 최근 Word2Vec을 비롯한 여러 신경망 모델을 지원하고 있습니다. 신경망 모델은 단어 또는 문장을 벡터로 임베딩하여 의미를 표현하는데 사용됩니다. Gensim의 신경망 모델은 gensim.models 모듈에 구현되어 있으며, 주요한 모델로는 Word2Vec, FastText, Doc2Vec 등이 있습니다.

2. Gensim 신경망 모델의 사용법

아래는 Gensim에서 Word2Vec 모델을 사용하는 예시 코드입니다:

from gensim.models import Word2Vec

# 문장 리스트
sentences = [["I", "am", "learning", "Gensim"],
             ["Gensim", "is", "a", "library", "for", "natural", "language", "processing"]]

# Word2Vec 모델 학습
model = Word2Vec(sentences, min_count=1)

# 단어 벡터 확인
vector = model["Gensim"]
print(vector)

위 코드에서 sentences는 학습시킬 문장들의 리스트입니다. min_count는 최소 단어 개수를 나타내는데, 이 값보다 적게 등장한 단어는 무시됩니다. 학습된 모델을 이용하여 단어의 벡터를 얻을 수 있으며, 위 예시에서는 “Gensim”이라는 단어의 벡터를 얻어 출력하고 있습니다.

3. Gensim과 Keras의 통합

Gensim은 단어 임베딩 기능을 위주로 제공하지만, Gensim의 임베딩 결과를 Keras와 같은 딥러닝 프레임워크와 통합할 수도 있습니다.

아래는 Gensim과 Keras를 통합하여 문서 분류를 수행하는 예시 코드입니다:

from gensim.models import Word2Vec
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

# 문장 리스트
sentences = [["I", "am", "learning", "Gensim"],
             ["Gensim", "is", "a", "library", "for", "natural", "language", "processing"]]

# Word2Vec 모델 학습
model = Word2Vec(sentences, min_count=1)

# 문장 임베딩
sentences_emb = [model.wv[sentence] for sentence in sentences]

# LSTM 모델 생성
model = Sequential()
model.add(LSTM(100, input_shape=(None, 100)))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 모델 학습
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit(sentences_emb, labels, epochs=10, batch_size=32)

위 예시 코드에서는 Gensim으로 Word2Vec 모델을 학습하고, 학습된 모델을 이용하여 문장들을 임베딩합니다. 그 후 Keras를 사용하여 LSTM 기반의 문서 분류 모델을 생성하고 학습시키는 과정을 보여주고 있습니다.

마무리

이번 블로그 포스트에서는 Gensim에서의 신경망 통합에 대해 알아보았습니다. Gensim은 텍스트 데이터를 처리하는데 광범위한 기능을 제공하며, 신경망 모델과의 통합을 통해 더욱 강력한 자연어 처리 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.