단어 임베딩은 자연어 처리 분야에서 매우 중요한 개념이다. 단어 임베딩은 단어를 고차원 벡터로 표현하는 방법으로, 단어 간의 의미적 유사성을 포착하고 단어 간의 관계를 파악하는 데 도움을 준다. 이번 블로그 포스트에서는 Gensim과 FastText를 사용하여 단어 임베딩을 만드는 방법을 알아보겠다.

Gensim을 사용한 단어 임베딩

Gensim은 파이썬에서 자연어 처리를 위한 도구로 널리 사용되는 패키지이다. Gensim을 사용하면 단어 임베딩 모델인 Word2Vec을 구축할 수 있다. Word2Vec은 CBOW(Continuous Bag of Words)와 Skip-Gram 알고리즘을 사용하여 단어 임베딩을 학습한다.

아래는 Gensim을 사용하여 Word2Vec 모델을 학습하는 예제 코드이다:

from gensim.models import Word2Vec

sentences = [["I", "love", "natural", "language", "processing"],
             ["Word", "embeddings", "are", "useful", "for", "NLP"],
             ["Gensim", "is", "a", "powerful", "tool", "for", "NLP"]]

model = Word2Vec(sentences, size=100, window=5, min_count=1, workers=4)

위의 코드에서 sentences에는 학습에 사용할 문장들이 포함되어 있고, size는 임베딩 벡터의 차원을 나타내고, window는 주변 단어를 고려할 범위를 나타낸다. min_count는 최소한 등장한 횟수를 나타내며, workers는 학습에 사용할 CPU 코어의 수를 지정한다.

학습된 Word2Vec 모델은 단어 간의 유사성을 계산하거나 단어들 사이의 관계를 탐색하는 등 다양한 자연어 처리 작업에 사용할 수 있다.

FastText를 사용한 단어 임베딩

FastText는 Facebook에서 개발된 단어 임베딩 모델로, Word2Vec과 유사하지만 단어를 subword 단위로 분리하고 임베딩하는 특징이 있다. 이를 통해 단어 내의 의미를 더 잘 파악할 수 있고, 희귀한 단어에 대해서도 좋은 성능을 보인다.

아래는 FastText를 사용하여 단어 임베딩 모델을 학습하는 예제 코드이다:

from gensim.models.fasttext import FastText

sentences = [["I", "love", "natural", "language", "processing"],
             ["Word", "embeddings", "are", "useful", "for", "NLP"],
             ["FastText", "is", "great", "for", "NLP"]]

model = FastText(sentences, size=100, window=5, min_count=1, workers=4)

FastText 모델의 학습 과정은 Word2Vec과 비슷하지만, subword 단위로 분리하여 단어의 임베딩을 생성한다는 차이가 있다.

마무리

이번 포스트에서는 Gensim과 FastText를 사용하여 단어 임베딩을 구축하는 방법을 알아보았다. 단어 임베딩은 자연어 처리 작업에 필수적이며, Gensim과 FastText는 이를 쉽게 구현할 수 있는 도구이다.

• 해시태그: #Gensim #FastText