Gensim은 파이썬에서 자연어 처리 작업을 위한 강력한 라이브러리입니다. 그러나 Gensim은 단순히 토픽 모델링(tool for topic modeling)을 넘어서서 모델 결과를 해석(interpret)하는 도구도 제공합니다. 이 글에서는 Gensim의 interpretability tools에 대해 알아보겠습니다.
Latent Dirichlet Allocation(LDA)
Gensim에서 제공하는 interpretability tool 중 가장 널리 사용되는 것은 Latent Dirichlet Allocation(LDA) 모델입니다. LDA는 주어진 문서 집합에 대한 토픽 분포를 추론하는 데 사용되는 확률적 생성 모델입니다. 이 모델은 주어진 문서에 대한 토픽 분포와 각 토픽에 속하는 단어의 분포를 알려줍니다.
from gensim import models
from gensim.corpora import Dictionary
from gensim.models import CoherenceModel
# 문서 집합 생성
documents = [['apple', 'banana', 'fruit'], ['car', 'vehicle', 'transportation']]
# 단어 사전 생성
dictionary = Dictionary(documents)
# 문서를 BoW(Bag of Words)로 표현
corpus = [dictionary.doc2bow(doc) for doc in documents]
# LDA 모델 훈련
lda_model = models.LdaModel(corpus, num_topics=2, id2word=dictionary)
# 토픽 분포 및 단어 분포 출력
for idx, topic in lda_model.print_topics(-1):
print('Topic: {} \nWords: {}'.format(idx, topic))
토픽 별 단어 중요도 평가
LDA 모델을 사용하여 훈련된 후에는 각 토픽에 속하는 단어의 중요도를 평가할 수 있습니다. 이를 통해 토픽이 어떤 주제를 나타내는지 더 잘 이해할 수 있습니다.
import matplotlib.pyplot as plt
# 토픽 별 단어 중요도 추출
topic_terms = lda_model.show_topics(formatted=False)
# 각 토픽의 상위 10개 단어와 중요도 시각화
for topic, terms in topic_terms:
words = [term[0] for term in terms]
importance = [term[1] for term in terms]
plt.bar(words, importance)
plt.title('Topic {}'.format(topic))
plt.xlabel('Words')
plt.ylabel('Importance')
plt.show()
일관성 평가
훈련된 LDA 모델의 일관성을 평가하는 것은 또 다른 interpretability tool입니다. 일관성은 토픽 결과의 신뢰도를 측정하는 지표로 사용됩니다. 높은 일관성 점수는 각 토픽이 명확하고 의미 있는 결과를 제공한다는 것을 의미합니다.
# 일관성 평가
coherence_model = CoherenceModel(model=lda_model, texts=documents, dictionary=dictionary, coherence='c_v')
coherence_score = coherence_model.get_coherence()
print("Coherence Score:", coherence_score)
Gensim을 사용하여 LDA 모델을 구축하고 결과를 해석하는 interpretability tools을 사용해보았습니다. 이를 통해 자연어처리 작업에서 LDA 모델을 더 심도있게 이해하고 활용할 수 있습니다. Gensim의 interpretability tools은 토픽 모델링 결과를 시각화하고 평가하는 데 도움이 되는 강력한 기능을 제공합니다.