Gensim은 Python에서 자연어 처리를 위한 라이브러리로, 텍스트 데이터의 유사도를 계산하는데 유용하게 사용될 수 있습니다. 이번 포스트에서는 Gensim을 활용하여 텍스트 유사도를 계산하는 방법에 대해서 알아보겠습니다.

1. 문서 전처리

텍스트 유사도를 계산하기 위해서는 먼저 문서 전처리를 수행해야 합니다. 이 단계에서는 텍스트를 토큰화하고, 불용어를 제거하고, 단어의 표제어를 추출하는 등의 작업을 수행합니다. Gensim에서는 gensim.utils.tokenize 함수를 사용하여 텍스트를 토큰화하고, gensim.parsing.preprocessing 모듈을 사용하여 불용어 제거 등의 전처리 작업을 수행할 수 있습니다.

from gensim.utils import tokenize
from gensim.parsing.preprocessing import remove_stopwords

def preprocess_text(text):
    tokens = list(tokenize(text))
    tokens = [token.lower() for token in tokens if token.isalpha()]
    tokens = remove_stopwords(tokens)
    return tokens

2. 단어 임베딩

텍스트의 유사도를 계산하기 위해서는 단어들을 벡터로 표현해야 합니다. Gensim의 Word2Vec을 사용하여 단어 임베딩을 생성할 수 있습니다.

from gensim.models import Word2Vec

sentences = [['this', 'is', 'the', 'first', 'sentence'], 
             ['this', 'is', 'the', 'second', 'sentence']]
model = Word2Vec(sentences, min_count=1)

3. 문서 유사도 계산

단어 임베딩이 준비되면, 문서들의 유사도를 계산할 수 있습니다. Gensim의 gensim.similarities 모듈을 사용하여 문서간의 유사도를 계산할 수 있습니다.

from gensim.similarities import MatrixSimilarity

# 문서 전처리
doc1 = "This is the first document"
doc2 = "This document is the second document"

# 텍스트 전처리
tokens1 = preprocess_text(doc1)
tokens2 = preprocess_text(doc2)

# 단어 임베딩
embedding1 = model.wv[tokens1]
embedding2 = model.wv[tokens2]

# 유사도 계산
similarity = MatrixSimilarity([embedding1, embedding2])
similarity_matrix = similarity[embedding1]

위와 같은 방식으로 Gensim을 활용하여 텍스트의 유사도를 계산할 수 있습니다. Gensim의 다양한 기능과 설정을 활용하면 보다 정확한 텍스트 유사도 계산을 수행할 수 있습니다.

이 포스트에서는 Gensim을 활용하여 텍스트의 유사도를 계산하는 방법에 대해서 알아보았습니다. Gensim은 텍스트 마이닝과 자연어 처리에 유용한 도구이며, 다양한 기능을 제공하고 있습니다. Gensim을 활용하여 문서간의 유사도를 계산하는 데 도움이 되었기를 바랍니다.

참고 자료

• Gensim 공식 문서: https://radimrehurek.com/gensim/
• Gensim Word2Vec 문서: https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html
• Gensim Similarities 문서: https://radimrehurek.com/gensim/similarities/

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