텍스트 데이터는 다양한 분석 및 시각화 기법을 활용하여 인사이트를 얻을 수 있는 중요한 자원입니다. 이번 블로그 포스트에서는 Gensim 라이브러리를 사용하여 텍스트 데이터를 시각화하는 실습을 진행해보겠습니다.

1. Gensim 소개

Gensim은 Python에서 토픽 모델링 및 자연어 처리를 위한 라이브러리입니다. 텍스트 데이터를 처리하고 분석하는 데 많은 도구와 기능을 제공합니다. Gensim은 Word2Vec과 같은 기법을 사용하여 단어의 분산 표현을 학습하고, 토픽 모델링을 통해 문서 집합에서 유사한 주제를 추출할 수 있습니다.

2. 텍스트 데이터 시각화 예제

이제 Gensim을 사용하여 텍스트 데이터를 시각화해보겠습니다. 아래는 간단한 예제 코드입니다.

import gensim
from gensim.models import Word2Vec
from sklearn.manifold import TSNE
import matplotlib.pyplot as plt

# 텍스트 데이터 전처리 및 단어 벡터 학습
sentences = [["I", "love", "to", "eat", "ice", "cream"],
             ["I", "like", "to", "read", "books"],
             ["I", "enjoy", "playing", "football"]]
model = Word2Vec(sentences, min_count=1)

# 단어 벡터 시각화
words = list(model.wv.vocab.keys())
vectors = model[model.wv.vocab]
tsne = TSNE(n_components=2, random_state=0)
vectors_tsne = tsne.fit_transform(vectors)

# 시각화
plt.scatter(vectors_tsne[:, 0], vectors_tsne[:, 1])
for word, (x, y) in zip(words, vectors_tsne):
    plt.annotate(word, (x, y))
plt.show()

위의 예제 코드에서는 Gensim 라이브러리를 활용하여 Word2Vec 모델을 학습합니다. 그리고 TSNE를 사용하여 단어 벡터를 2차원으로 축소한 후, Matplotlib을 사용하여 시각화합니다.

3. 참고 자료

• Gensim 공식 문서: https://radimrehurek.com/gensim/
• Word2Vec: https://arxiv.org/abs/1301.3781
• TSNE: http://www.jmlr.org/papers/volume9/vandermaaten08a/vandermaaten08a.pdf

이렇게 Gensim을 활용하여 텍스트 데이터를 시각화하는 실습을 진행해보았습니다. Gensim은 텍스트 데이터를 다양한 방법으로 처리하고 분석할 수 있는 유용한 도구입니다. 추가로 여러분들은 Gensim의 다른 기능과 라이브러리를 통해 텍스트 데이터의 의미를 파악하고 유의미한 인사이트를 도출하는데 활용할 수 있습니다. #자연어처리 #데이터시각화