Gensim은 자연어 처리를 위한 Python 라이브러리로, word2vec 및 토픽 모델링과 같은 다양한 자연어 처리 작업을 수행하는 도구입니다. 이번 블로그 포스트에서는 Gensim을 사용하여 문서 간 유사도 분석을 수행하는 기법에 대해 알아보겠습니다.

1. Gensim 설치

우선 Gensim을 사용하기 위해 설치를 진행해야 합니다. 다음과 같이 pip 명령어를 사용하여 Gensim을 설치할 수 있습니다.

pip install gensim

2. 문서 유사도 분석을 위한 데이터 준비

문서 유사도 분석을 위해 분석할 문서 데이터를 준비해야 합니다. 예를 들어, 간단한 텍스트 문서들의 집합이 있다고 가정해봅시다.

docs = [
    "Gensim은 자연어 처리를 위한 도구입니다.",
    "Gensim은 Python으로 구현되었습니다.",
    "문서 간 유사도 분석을 통해 문서들을 비교할 수 있습니다."
]

3. 문서 유사도 분석 수행하기

Gensim을 사용하여 문서 간의 유사도를 분석하기 위해서는 다음과 같은 단계를 따라야 합니다.

3.1 텍스트 전처리

먼저, 텍스트를 전처리하여 중요하지 않은 단어나 기호 등을 제거해야 합니다. Gensim은 simple_preprocess 함수를 제공하여 텍스트를 간단하게 전처리할 수 있습니다.

from gensim.utils import simple_preprocess

preprocessed_docs = [simple_preprocess(doc) for doc in docs]

3.2 문서 간 유사도 분석 및 표현

Gensim에서는 Word2Vec이나 Doc2Vec과 같은 모델을 사용하여 문서를 벡터로 표현합니다. 이렇게 벡터로 표현된 문서들을 사용하여 유사도 분석을 수행할 수 있습니다.

from gensim.models import Word2Vec

model = Word2Vec(preprocessed_docs, min_count=1)

3.3 유사도 측정

훈련된 모델을 사용하여 문서 간의 유사도를 측정할 수 있습니다. Gensim에서는 similarity() 메서드를 사용하여 문서 간의 유사도를 계산합니다.

similarity = model.similarity(preprocessed_docs[0], preprocessed_docs[1])

결론

Gensim을 사용하여 문서 간의 유사도 분석은 매우 유용한 자연어 처리 작업 중 하나입니다. 위에서 설명한 단계를 따라 진행하면 문서 간의 유사도를 쉽게 분석할 수 있습니다. Gensim을 통해 다양한 문서 분석 작업을 수행해보세요.

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