텍스트 데이터는 자연어 처리 분야에서 많이 다루어지며, 텍스트 유사도 측정은 그 중에서도 중요한 작업 중 하나입니다. 텍스트 유사도는 두 개의 텍스트 문장이 얼마나 유사한지를 측정하는 방법입니다. 이를 통해 문장 분류, 검색 엔진, 추천 시스템 등 다양한 응용 분야에 활용할 수 있습니다.

SpaCy 라이브러리 소개

SpaCy는 파이썬의 자연어 처리 라이브러리 중 하나로, 다양한 기능을 제공합니다. 이 라이브러리를 사용하여 텍스트 유사도를 계산하는 것이 편리하고 간단합니다.

벡터 공간에서의 텍스트 유사도 측정 방법

SpaCy는 내부적으로 텍스트 문장을 벡터로 표현합니다. 이 벡터는 단어의 의미를 고려한 표현 방법으로, 단어 간 유사도를 계산하는 데 사용됩니다. 따라서 텍스트 문장은 단어 벡터의 조합으로 표현되며, 이를 기반으로 유사도를 측정할 수 있습니다.

SpaCy를 사용하여 텍스트 유사도를 계산하는 방법은 다음과 같습니다:

1. 문장을 SpaCy로 토큰화합니다.
2. 토큰화된 문장에서 단어 벡터를 추출합니다.
3. 추출된 단어 벡터의 평균값을 계산하여 문장 벡터를 생성합니다.
4. 비교할 다른 문장도 같은 과정을 거쳐 문장 벡터를 생성합니다.
5. 두 문장 벡터 사이의 코사인 유사도를 계산합니다. 이는 두 벡터가 얼마나 유사한지 측정하는 방법입니다.

여기에는 텍스트 유사도를 측정하는 함수의 예시 코드가 있습니다:

import spacy

def calculate_similarity(text1, text2):
    nlp = spacy.load('en_core_web_md')
    doc1 = nlp(text1)
    doc2 = nlp(text2)
    similarity = doc1.similarity(doc2)
    return similarity

이 예시 코드는 SpaCy를 사용하여 두 개의 텍스트 문장의 유사도를 계산하는 함수입니다. 'en_core_web_md' 모델을 로드한 후, 입력된 두 문장을 토큰화하여 문장 벡터를 생성하고, 코사인 유사도를 계산합니다. 반환되는 값은 0부터 1까지의 유사도 점수로, 높을수록 유사한 것을 의미합니다.

마무리

파이썬 SpaCy를 사용하여 텍스트 유사도를 측정하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이를 통해 다양한 자연어 처리 작업에서 텍스트 유사도를 활용할 수 있으며, 더 나아가 딥러닝 모델 등의 응용에 활용할 수도 있습니다.

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