Gensim을 활용하여 텍스트 분류 모델 개발하기

09 Nov 2023

gensim

텍스트 분류는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 많이 사용되는 기술 중 하나입니다. 텍스트 분류란 주어진 텍스트를 사전에 정의된 여러 카테고리 중 하나로 분류하는 작업입니다. 예를 들면 이메일을 스팸과 햄(정상 이메일)으로 분류하거나 뉴스 기사를 카테고리별로 분류하는 것입니다.

Gensim은 파이썬에서 자연어 처리를 위한 도구 모음 중 하나입니다. 여기에서는 Gensim을 사용하여 텍스트 분류 모델을 개발하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 데이터 전처리

먼저, 텍스트 데이터를 전처리해야 합니다. 전처리 작업에는 다음과 같은 과정이 포함될 수 있습니다.

토큰화(Tokenization): 문장을 단어로 분리합니다.
정제(Cleaning): 불필요한 문자나 특수문자를 제거합니다.
정규화(Normalization): 대문자를 소문자로 변환하거나 단어 형태를 통일합니다.
불용어 처리(Stop word removal): 불용어(의미가 적은 단어)를 제거합니다.

2. Word2Vec 모델 학습

Gensim을 사용하여 Word2Vec 모델을 학습할 수 있습니다. Word2Vec은 단어를 고정된 길이의 벡터로 표현하는 기법으로, 단어 간 의미적 유사도를 반영합니다. 이 모델을 사용하면 단어 간 유사도를 계산하거나 단어 간 관계를 분석할 수 있습니다.

from gensim.models import Word2Vec

# 학습할 문장 데이터 예시
sentences = [["I", "love", "cats"], ["I", "love", "dogs"], ["Dogs", "are", "cute"]]

# Word2Vec 모델 학습
model = Word2Vec(sentences, min_count=1)

# 단어 벡터 출력
word_vector = model.wv["love"]
print(word_vector)

3. 텍스트 분류 모델 개발

Word2Vec 모델을 사용하여 텍스트 분류 모델을 개발할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 방법으로 텍스트를 벡터로 변환하고 분류 모델에 적용할 수 있습니다.

from gensim.models import Word2Vec
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 학습 데이터 준비
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Word2Vec 모델 학습
model = Word2Vec(X_train, min_count=1)

# 문장을 벡터로 변환
X_train_vectors = [model.wv[sentence] for sentence in X_train]
X_test_vectors = [model.wv[sentence] for sentence in X_test]

# 분류 모델 학습
classifier = SVC()
classifier.fit(X_train_vectors, y_train)

# 예측
y_pred = classifier.predict(X_test_vectors)

# 정확도 평가
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

마치며

이렇게 Gensim을 사용하여 텍스트 분류 모델을 개발하는 방법을 알아보았습니다. Gensim은 다양한 자연어 처리 작업에 유용한 도구 모음이므로, NLP 분야에서 개발자들에게 많은 도움이 될 것입니다.

#NaturalLanguageProcessing #Gensim