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파이썬으로 PyLucene을 활용한 중복 문서 탐지 정확도 향상하기

본 포스트에서는 파이썬을 사용하여 중복 문서 탐지 정확도를 향상시키기 위해 PyLucene을 활용하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

중복 문서 탐지는 많은 웹사이트나 문서 집합에서 중복으로 등장하는 문서를 식별하는 과정을 말합니다. 이는 정보 검색, 자동 요약, 텍스트 마이닝 등 다양한 분야에서 중요한 작업입니다. PyLucene은 파이썬과 자바를 연결하는 인터페이스로 Lucene, 검색 엔진 라이브러리를 파이썬에서 사용할 수 있게 해줍니다.

1. PyLucene 설치

먼저 PyLucene을 설치해야 합니다. PyLucene은 Java 가상 머신에서 동작하므로 Java Development Kit (JDK)가 설치되어 있어야 합니다.

# Java Development Kit 설치
sudo apt-get install openjdk-8-jdk

# PyLucene 설치 (pip 사용)
pip install PyLucene

2. 중복 문서 탐지 알고리즘 구현

중복 문서를 탐지하기 위해 알고리즘을 구현해야 합니다. 가장 간단한 방법은 문서의 해시 값을 계산하고, 이를 비교하여 중복 여부를 판단하는 것입니다.

import hashlib

def calculate_hash(document):
    return hashlib.md5(document.encode()).hexdigest()

def detect_duplicates(documents):
    duplicates = {}
    
    for document in documents:
        doc_hash = calculate_hash(document)
        
        if doc_hash in duplicates:
            duplicates[doc_hash].append(document)
        else:
            duplicates[doc_hash] = [document]
    
    return duplicates

# 중복 문서 탐지 테스트
documents = [
    "This is a sample document.",
    "Another document with similar content.",
    "This is a sample document." # 중복된 문서
]

duplicates = detect_duplicates(documents)
print(duplicates)

위 코드는 간단한 중복 문서 탐지 알고리즘을 구현한 예시입니다. 문서의 해시 값을 계산하여 중복 여부를 판단하고, 중복된 문서들을 출력합니다.

3. PyLucene을 활용한 중복 문서 탐지 정확도 향상

PyLucene을 활용하여 중복 문서 탐지 정확도를 향상시킬 수 있는 몇 가지 방법이 있습니다. 예를 들어, Lucene의 토크나이저를 사용하여 문서를 토큰 단위로 분리하고, 이를 이용하여 중복 여부를 판단하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

import lucene
from org.apache.lucene.analysis.standard import StandardAnalyzer
from org.apache.lucene.document import Document, Field, StringField
from org.apache.lucene.index import IndexWriter, IndexWriterConfig, IndexOptions
from org.apache.lucene.store import RAMDirectory
from org.apache.lucene.util import Version

def detect_duplicates_lucene(documents):
    duplicates = {}
    analyzer = StandardAnalyzer(Version.LUCENE_CURRENT)
    index_directory = RAMDirectory()

    config = IndexWriterConfig(analyzer)
    writer = IndexWriter(index_directory, config)

    for i, document in enumerate(documents):
        doc = Document()
        doc.add(StringField("content", document, Field.Store.YES))
        writer.addDocument(doc)
        writer.commit()  # 인덱스 작성

        reader = writer.getReader()
        searcher = lucene.IndexSearcher(reader)
        query = lucene.QueryParser(Version.LUCENE_CURRENT, "content", analyzer).parse(document)
        hits = searcher.search(query, 10)

        for j in range(min(hits.totalHits, 10)):
            doc_id = hits.scoreDocs[j].doc
            retrieved_document = searcher.doc(doc_id).get("content")
            
            if retrieved_document != document:
                doc_hash = calculate_hash(document)

                if doc_hash in duplicates:
                    duplicates[doc_hash].append(document)
                else:
                    duplicates[doc_hash] = [document]

    return duplicates

# 중복 문서 탐지 테스트 - PyLucene 활용
documents = [
    "This is a sample document.",
    "Another document with similar content.",
    "This is a sample document." # 중복된 문서
]

duplicates = detect_duplicates_lucene(documents)
print(duplicates)

위 코드는 PyLucene을 활용하여 중복 문서 탐지를 수행하는 예시입니다. Lucene의 토크나이저와 인덱스 검색 기능을 사용하여 정확도를 높일 수 있습니다.

마무리

파이썬을 사용하여 PyLucene을 활용한 중복 문서 탐지 정확도를 향상시키는 방법에 대해 알아보았습니다. 중복 문서 탐지는 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있는 작업이므로, 이를 통해 효율적인 정보 검색 및 분석을 수행할 수 있습니다.

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