Gensim을 사용하여 네트워크 분석하기
이번 포스트에서는 자연어 처리 라이브러리인 Gensim을 사용하여 네트워크 분석에 대해 알아보겠습니다. Gensim은 Python에서 사용할 수 있는 강력한 도구로, 토픽 모델링, 텍스트 유사도 측정, 토큰화 등 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다.
네트워크 분석에서는 주로 텍스트 데이터를 사용하여 네트워크를 구성하고, 그래프 기반의 분석을 수행합니다. Gensim은 텍스트 데이터를 처리하고 그래프로 변환하는 기능을 제공하여 네트워크 분석에 효과적으로 활용할 수 있습니다.
다음은 Gensim을 사용하여 네트워크 분석을 수행하는 예제 코드입니다.
# 필요한 라이브러리 임포트
from gensim.models.doc2vec import Doc2Vec, TaggedDocument
from gensim.models import Word2Vec
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# 텍스트 데이터 전처리 및 토큰화
documents = ["네트워크 분석은 데이터 과학의 중요한 분야입니다.",
"Gensim은 네트워크 분석에 유용한 도구입니다.",
"Python을 사용하여 네트워크 분석을 수행할 수 있습니다."]
tagged_documents = [TaggedDocument(words=text.split(), tags=[i]) for i, text in enumerate(documents)]
# Doc2Vec 모델 학습
doc2vec_model = Doc2Vec(tagged_documents, vector_size=100, window=5, min_count=1, epochs=20)
# 각 문서의 벡터 표현 얻기
vectors = [doc2vec_model.infer_vector(tagged_document.words) for tagged_document in tagged_documents]
# 문서 간 유사도 측정
similarity_matrix = cosine_similarity(vectors, vectors)
# 결과 출력
for i, document in enumerate(documents):
for j, similarity in enumerate(similarity_matrix[i]):
if i != j:
print(f"문서 {i+1}과 문서 {j+1}의 유사도: {similarity:.2f}")
위 코드에서는 Gensim의 Doc2Vec 모델을 사용하여 각 문서의 벡터 표현을 얻고, cosine_similarity 함수를 사용하여 문서 간의 유사도를 측정합니다. 이를 통해 네트워크 분석에 필요한 중요한 정보를 얻을 수 있습니다.
Gensim을 사용하여 네트워크 분석을 수행하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이를 통해 텍스트 데이터를 활용하여 네트워크 분석을 보다 효과적으로 수행할 수 있습니다. 다양한 자연어 처리 작업에 활용할 수 있는 Gensim의 다른 기능들도 함께 탐색해 보시기 바랍니다.