PyLucene을 사용하여 텍스트 벡터화 기능 추가하기

18 Oct 2023

pylucene

이번 글에서는 PyLucene을 활용하여 텍스트 데이터를 벡터화하는 방법에 대해 알아보겠습니다. PyLucene은 파이썬에서 자바 라이브러리인 Lucene을 사용할 수 있도록 한 패키지입니다.

PyLucene 설치

먼저 PyLucene을 설치해야 합니다. PyLucene은 Java 8 이상의 환경에서 동작하므로, Java를 설치해야 합니다. 그리고 아래 명령어를 통해 PyLucene을 설치합니다.

pip install PyLucene

텍스트 벡터화

PyLucene을 사용하여 텍스트 데이터를 벡터로 변환하기 위해서는 몇 가지 단계를 거쳐야 합니다.

1. 인덱스 생성

먼저, Lucene 인덱스를 생성해야 합니다. 이 인덱스는 텍스트 데이터를 저장하고 검색하는 데 사용됩니다. 아래는 인덱스를 생성하는 예제 코드입니다.

import lucene

from java.nio.file import Paths
from org.apache.lucene.analysis.standard import StandardAnalyzer
from org.apache.lucene.document import Document, Field, TextField
from org.apache.lucene.index import IndexWriter, IndexWriterConfig

# Lucene 초기화
lucene.initVM()

# 인덱스 디렉토리 경로 설정
indexDir = Paths.get("path/to/index")

# Analyzer와 IndexWriter 설정
analyzer = StandardAnalyzer()
config = IndexWriterConfig(analyzer)
writer = IndexWriter(indexDir, config)

# 텍스트 데이터 추가
doc = Document()
doc.add(Field("content", "This is a sample document.", TextField.TYPE_STORED))
writer.addDocument(doc)

# 인덱스 쓰기
writer.commit()
writer.close()

2. 쿼리 생성

벡터화할 텍스트 데이터에 대한 쿼리를 생성해야 합니다. 쿼리는 검색할 텍스트를 포함하고 있으며, 이를 사용하여 Lucene 인덱스에서 해당하는 문서를 찾을 수 있습니다. 아래는 쿼리를 생성하는 예제 코드입니다.

from org.apache.lucene.search import IndexSearcher
from org.apache.lucene.store import MMapDirectory
from org.apache.lucene.queryparser.classic import QueryParser

# 쿼리 생성
queryStr = "sample"
query = QueryParser( "content", analyzer).parse(queryStr)

3. 벡터화

마지막으로, PyLucene을 사용하여 텍스트 데이터를 벡터로 변환합니다. 아래는 벡터화하는 예제 코드입니다.

from org.apache.lucene.search.similarities import ClassicSimilarity
from org.apache.lucene.index import DirectoryReader
from org.apache.lucene.vector import Vector

# 검색을 위한 IndexSearcher 생성
directory = MMapDirectory.open(indexDir)
searcher = IndexSearcher(DirectoryReader.open(directory))
searcher.setSimilarity(ClassicSimilarity()) # 벡터화는 유사도 측정 기법을 사용합니다.

# 검색하여 벡터화된 결과 가져오기
results = searcher.search(query, 1)
doc = results.scoreDocs[0].doc
vector = searcher.explain(query, doc).vector

이제 vector 객체에는 텍스트 데이터의 벡터 표현이 저장되어 있습니다.

결론

이렇게 PyLucene을 활용하여 텍스트 데이터를 벡터화하는 방법을 알아보았습니다. PyLucene은 뛰어난 검색 기능과 함께 효율적인 벡터화 기능을 제공하므로, 자연어 처리나 정보 검색 관련 작업에 유용하게 사용될 수 있습니다.

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