토픽 모델링은 텍스트 데이터에서 의미 있는 주제를 추출하는 기법으로, 자연어 처리 분야에서 활발히 연구되고 있습니다. 이번 포스트에서는 Gensim 라이브러리와 Latent Semantic Analysis (LSA)를 사용하여 토픽 모델링을 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. Gensim 라이브러리 소개

Gensim은 Python에서 토픽 모델링을 위한 강력한 도구로 알려져 있습니다. 이 라이브러리는 말뭉치(corpus)와 같은 텍스트 데이터로부터 단어 간의 관계를 추출하고, 그 관계를 이용하여 토픽들을 결정합니다. Gensim은 다양한 피쳐를 지원하며, 대용량의 텍스트 데이터에 대해 효율적인 처리를 제공합니다.

2. 단계별 토픽 모델링 방법

2.1 텍스트 데이터 전처리

토픽 모델링을 위해서는 텍스트 데이터를 정제하는 작업이 필요합니다. 주요 전처리 작업으로는 토큰화(tokenization), 불용어 제거(stopword removal), 어근 추출(stemming or lemmatization) 등이 있습니다. 이 단계에서는 텍스트 데이터를 적절히 전처리하여 Gensim 라이브러리에서 사용할 수 있는 형태로 만들어야 합니다.

2.2 문서-단어 행렬 생성

Gensim은 텍스트 데이터에서 문서-단어 행렬(Document-Term Matrix)을 생성하여 토픽 모델링에 활용합니다. 문서-단어 행렬은 문서와 단어 간의 빈도를 나타내는 행렬로, 행은 문서를, 열은 단어를 나타냅니다. 이 행렬을 생성하기 위해서는 Gensim에 제공되는 클래스를 사용하여 텍스트 데이터를 처리해야 합니다.

from gensim import corpora

# 텍스트 데이터로부터 단어 사전 생성
dictionary = corpora.Dictionary(text_data)

# 문서-단어 행렬 생성
doc_term_matrix = [dictionary.doc2bow(tokens) for tokens in text_data]

2.3 LSA 토픽 모델링 수행

텍스트 데이터의 문서-단어 행렬이 준비되면, 이를 바탕으로 LSA 토픽 모델링을 수행할 수 있습니다. LSA는 특이값 분해(Singular Value Decomposition, SVD)를 사용하여 문서와 단어를 저차원 벡터로 표현합니다. 이를 통해 주요 토픽들을 추출할 수 있습니다.

from gensim.models import LsiModel

# LSA 토픽 모델링 수행
lsa_model = LsiModel(corpus=doc_term_matrix, num_topics=10, id2word=dictionary)

# 토픽들 확인
topics = lsa_model.print_topics(num_topics=10)
for topic in topics:
    print(topic)

3. 결론

이번 포스트에서는 Gensim 라이브러리와 LSA를 활용한 토픽 모델링 방법을 알아보았습니다. Gensim을 사용하여 텍스트 데이터를 전처리하고, 문서-단어 행렬을 생성한 후 LSA를 수행하여 토픽을 추출할 수 있습니다. 토픽 모델링은 텍스트 분석 분야에서 중요한 기법으로 활용되며, 다양한 활용 분야가 있습니다.

더 많은 자세한 내용은 Gensim 공식 문서를 참조하시기 바랍니다.

#gensim #LSA