Gensim을 사용하여 텍스트 클러스터링 실습하기

09 Nov 2023

gensim

텍스트 클러스터링은 텍스트 데이터를 그룹화하여 비슷한 특성을 가진 문서들을 함께 묶는 기술입니다. 이를 통해 텍스트 데이터의 구조를 이해하고, 유사한 주제나 내용을 가진 문서들을 찾을 수 있습니다. 이번 포스트에서는 Python의 Gensim 패키지를 사용하여 텍스트 클러스터링을 실습해 보겠습니다.

Gensim 소개

Gensim은 Python에서 자연어 처리를 위한 라이브러리로, 텍스트 분류, 토픽 모델링, 텍스트 유사도 측정 등 다양한 자연어 처리 작업에 사용됩니다. Gensim은 효율적인 데이터 구조와 알고리즘을 제공하여 대규모 텍스트 데이터를 처리하는 데 적합합니다.

데이터 전처리

먼저, Gensim을 활용하여 텍스트 데이터를 전처리해야 합니다. 일반적으로 텍스트 전처리는 다음과 같은 단계로 이루어집니다.

모든 문자를 소문자로 변환
구두점과 특수 문자를 제거
불용어(stop words)를 제거
텍스트를 토큰화

토픽 모델링

이제 전처리된 텍스트 데이터를 사용하여 토픽 모델링을 수행할 수 있습니다. 토픽 모델링은 주어진 문서들의 주제를 추출하는 작업으로, 각 문서를 여러 개의 주제로 구분하는 것을 목표로 합니다. Gensim은 Latent Dirichlet Allocation (LDA)와 같은 토픽 모델링 알고리즘을 제공합니다.

클러스터링

토픽 모델링을 통해 추출한 주제들을 기반으로 텍스트 데이터를 클러스터링할 수 있습니다. 클러스터링은 비슷한 특성을 가진 데이터를 같은 그룹으로 묶는 작업입니다. Gensim은 여러 클러스터링 알고리즘을 지원하며, K-means와 DBSCAN 등이 대표적인 예입니다.

실습 예제

아래는 Gensim을 사용하여 텍스트 클러스터링을 수행하는 예제입니다. 이 예제에서는 10개의 문서로 구성된 텍스트 데이터를 전처리하고, LDA 알고리즘을 사용하여 토픽 모델링을 수행한 후 K-means 알고리즘을 사용하여 클러스터링을 수행합니다.

import gensim
from gensim import corpora
from gensim.models import LdaModel
from gensim.models import CoherenceModel
from sklearn.cluster import KMeans

# 데이터 전처리
preprocessed_data = preprocess(text_data)

# 토픽 모델링
dictionary = corpora.Dictionary(preprocessed_data)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in preprocessed_data]
lda_model = LdaModel(corpus=corpus, num_topics=5, id2word=dictionary)

# 클러스터링
topic_vectors = [lda_model.get_document_topics(doc) for doc in corpus]
vectors = [gensim.matutils.sparse2full(vec, lda_model.num_topics) for vec in topic_vectors]
kmeans_model = KMeans(n_clusters=3).fit(vectors)

실험 결과를 평가하기 위해 coherence 값을 계산하고, 실제로 클러스터링된 결과를 시각화해 볼 수 있습니다. 이를 통해 텍스트 데이터의 패턴을 탐색하고 유의미한 결과를 도출할 수 있습니다.

마무리

Gensim을 사용하여 텍스트 클러스터링을 수행하는 방법에 대해 알아보았습니다. Gensim은 강력한 기능을 제공하므로, 텍스트 데이터를 다룰 때 유용하게 활용할 수 있습니다. 텍스트 클러스터링은 정보 검색, 추천 시스템, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용할 수 있는 중요한 기술입니다. 더 많은 실습과 애플리케이션을 통해 Gensim을 익혀보세요.

참고 자료

Gensim Documentation: https://radimrehurek.com/gensim/
“Topic Modeling with Gensim (Python)”, Towards Data Science: https://towardsdatascience.com/topic-modeling-with-gensim-python-1ded8d11ca6
“Text Clustering with Gensim”, Towards Data Science: https://towardsdatascience.com/text-clustering-with-gensim-115aa5496b57

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