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파이썬으로 PyLucene을 활용한 텍스트 유사도 기반 그룹화하기

이번 블로그 포스트에서는 파이썬으로 PyLucene을 사용하여 텍스트 유사도를 기반으로 문서를 그룹화하는 방법에 대해 알아보겠습니다. PyLucene은 Lucene 검색 엔진의 파이썬 바인딩이며, 텍스트 기반 데이터의 검색과 유사도 분석에 사용됩니다.

1. PyLucene 설치하기

먼저, PyLucene을 설치해야 합니다. 아래 명령을 사용하여 PyLucene 패키지를 설치할 수 있습니다:

!pip install PyLucene

2. 데이터 준비하기

텍스트 그룹화를 위해 문서들의 데이터를 준비해야 합니다. 예를 들어, 여러 개의 텍스트 파일이 있는 경우, 이들을 읽어와서 리스트에 저장할 수 있습니다. 다음은 간단한 코드 예시입니다:

import glob
import os

documents = []

# 텍스트 파일들의 경로를 가져옴
text_files = glob.glob("path/to/text/files/*.txt")

# 각 파일을 읽어서 리스트에 저장
for file in text_files:
    with open(file, 'r') as f:
        text = f.read()
        documents.append(text)

3. 텍스트 유사도 계산하기

PyLucene을 사용하여 텍스트 유사도를 계산할 수 있습니다. 이를 위해 문서들을 Lucene 인덱스로 만들고, 검색 쿼리를 사용하여 유사한 문서들을 찾는 방법을 사용합니다. 다음은 간단한 코드 예시입니다:

from lucene import JavaError, IndexReader, TermQuery, IndexSearcher
from org.apache.lucene.store import SimpleFSDirectory
from org.apache.lucene.search import TermQuery, IndexSearcher
from org.apache.lucene.index import IndexReader
from org.apache.lucene.queryparser.classic import QueryParser
from org.apache.lucene.analysis.standard import StandardAnalyzer
from java.nio.file import Paths

def calculate_similarity(documents):
    try:
        # Lucene 인덱스 생성
        index_dir = Paths.get("path/to/index/directory")
        index = SimpleFSDirectory.open(index_dir)
        reader = IndexReader.open(index)
        searcher = IndexSearcher(reader)

        # 검색에 사용될 쿼리 생성
        query = TermQuery("content", text)

        # 검색 수행
        hits = searcher.search(query, 10)

        # 유사한 문서들의 인덱스 가져오기
        similar_documents = []
        for hit in hits.scoreDocs:
            doc = searcher.doc(hit.doc)
            similar_documents.append(doc.get("filename"))

        return similar_documents

    except JavaError as ex:
        print("An error occurred:", ex)

4. 그룹화하기

텍스트 유사도를 기반으로 문서를 그룹화할 수 있습니다. 유사한 문서들을 같은 그룹으로 묶기 위해 일련의 작업을 수행해야 합니다. 예를 들어, 유사한 문서를 포함하는 그룹을 생성하고, 각 문서를 해당 그룹에 할당할 수 있습니다. 다음은 간단한 코드 예시입니다:

def group_documents(documents):
    groups = []

    for document in documents:
        # 유사한 문서를 담을 그룹 생성
        group = []

        # 유사한 문서들을 검색
        similar_documents = calculate_similarity(document)

        # 그룹에 유사한 문서들 추가
        group.extend(similar_documents)

        # 새로운 그룹 추가
        groups.append(group)

    return groups

5. 결과 확인하기

그룹화 작업을 완료한 후, 결과를 확인할 수 있습니다. 각 그룹의 문서들을 출력하거나, 그래프로 표현하여 시각적으로 확인할 수 있습니다. 다음은 결과 확인을 위한 간단한 코드 예시입니다:

def print_groups(groups):
    for i, group in enumerate(groups):
        print("Group", i+1)
        for document in group:
            print("-", document)
        print("\n")

이제 이 코드 예시들을 사용하여 PyLucene을 활용한 텍스트 유사도 기반의 문서 그룹화를 수행할 수 있습니다. 이를 통해 큰 양의 텍스트 데이터를 효과적으로 분류하고, 유사한 문서들을 식별할 수 있습니다.

이 글은 #Python 및 #PyLucene 태그와 함께 작성되었습니다.

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