Gensim은 Python에서 자연어 처리 작업을 수행하는 데 사용되는 강력한 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 문서 요약에도 널리 사용됩니다. 그러나 기본 설정으로는 문서 요약의 성능이 어느 정도 제한될 수 있습니다. 이번 블로그 포스트에서는 Gensim을 사용하여 문서 요약의 성능을 향상시키는 몇 가지 기법을 알아보겠습니다.
1. TF-IDF 가중치 활용
문서에서 단어의 중요도를 결정하는 데 주로 사용되는 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 가중치를 활용하여 문서 요약에 반영할 수 있습니다. Gensim의 TfidfModel 클래스를 사용하여 TF-IDF 가중치를 계산하고, 이를 요약에 적용할 수 있습니다.
from gensim import models
# TF-IDF 모델 생성
tfidf = models.TfidfModel(corpus)
# 문서 요약에 TF-IDF 가중치 적용
summary_tfidf = tfidf[summary_bow]
2. Word2Vec 모델 활용
Word2Vec은 단어의 분산 표현을 학습하는 알고리즘으로, 단어 간의 의미적 유사성을 반영할 수 있습니다. Gensim의 Word2Vec 클래스를 사용하여 Word2Vec 모델을 학습하고, 이를 문서 요약에 적용할 수 있습니다.
from gensim.models import Word2Vec
# Word2Vec 모델 학습
model = Word2Vec(sentences, min_count=1)
# 문서 요약에 Word2Vec 모델 적용
summary_w2v = model.wv[summary_words]
3. 문서 중요도 기반 요약
문서 내 단어의 중요도를 평가하여 중요한 단어를 포함하는 요약을 생성하는 방법도 있습니다. 이를 위해 문서 내 단어의 중요도를 측정하는 통계적 방법이나 머신러닝 모델을 활용할 수 있습니다. 예를 들어, Gensim의 TextRank 알고리즘을 사용하여 문서 내 키워드를 찾고, 이를 기반으로 요약을 생성할 수 있습니다.
from gensim.summarization import keywords
# 문서 내 키워드 추출
doc_keywords = keywords(document)
# 키워드를 활용한 문서 요약 생성
summary = generate_summary_using_keywords(document, doc_keywords)
이러한 성능 향상 기법들을 활용하여 Gensim을 사용하여 문서의 요약을 더욱 효과적으로 수행할 수 있습니다. 이러한 기법들은 문서의 특성과 요구 사항에 따라 유연하게 조정할 수 있으며, 다양한 자연어 처리 작업에도 적용할 수 있습니다.