Gensim은 파이썬으로 작성된 자연어 처리를 위한 라이브러리입니다. Gensim은 토픽 모델링, 문서 유사도 계산, 워드 임베딩 등 다양한 자연어 처리 작업을 지원합니다. 이 중에서도 특히 많은 관심을 받는 기능 중 하나는 Sparse Embeddings입니다.

Sparse Embeddings이란?

임베딩은 단어를 벡터 형태로 변환하는 과정을 말합니다. 워드 임베딩은 주로 밀집 임베딩(dense embedding)을 사용하는데, 이는 모든 단어에 대해 고정된 차원의 실수 벡터를 생성합니다. 하지만 이러한 밀집 임베딩은 메모리 사용량이 크고, 단어 사전에 없는 단어에 대한 처리가 어렵다는 단점이 있습니다.

반면에 희소 임베딩(sparse embedding)은 단어를 표현하는 벡터 내의 대부분의 원소가 0이고, 비어있는 위치에만 값을 할당하는 방식입니다. 이러한 희소 임베딩은 메모리 사용량이 작고, 단어 사전에 없는 단어에 대한 처리가 용이하다는 장점을 가지고 있습니다. Gensim은 이러한 희소 임베딩을 위한 다양한 기능을 제공합니다.

Gensim에서의 Sparse Embeddings 사용하기

Gensim의 gensim.models.keyedvectors 모듈을 사용하여 희소 임베딩을 생성하고 사용할 수 있습니다. 아래는 Gensim에서 Sparse Embeddings을 사용하는 예제 코드입니다.

from gensim.models import KeyedVectors

# 모델 로드
model = KeyedVectors.load_word2vec_format('sparse_embedding.bin', binary=True)

# 단어 벡터 확인
word_vector = model['apple']
print(word_vector)

위의 코드는 ‘sparse_embedding.bin’ 파일로부터 희소 임베딩을 로드하고, ‘apple’이라는 단어의 벡터를 확인하는 예제입니다. 저장된 희소 임베딩을 다운로드하여 load_word2vec_format() 함수를 통해 로드한 다음, 단어에 대한 벡터를 확인할 수 있습니다.

Conclusion

Gensim에서의 Sparse Embeddings은 단어를 표현하는 효율적인 방법 중 하나입니다. 메모리 사용량이 적고, 단어 사전에 없는 단어에 대한 처리가 용이하여 다양한 자연어 처리 작업에 유용하게 사용할 수 있습니다. Gensim을 사용하여 Sparse Embeddings를 쉽게 활용해보세요!