인공지능과 자연어처리 분야에서 문서 임베딩은 매우 중요한 역할을 합니다. 문서 임베딩은 텍스트 문서를 벡터 공간에 매핑하여 컴퓨터가 문서를 이해하고 처리하는 것을 도와줍니다. 이를 통해 문서 간 유사도 분석, 문서 분류, 정보 검색 등 다양한 자연어처리 작업을 수행할 수 있습니다.

이번 블로그 포스트에서는 Gensim 라이브러리와 Doc2Vec 모델을 사용한 문서 임베딩 방법을 알아보겠습니다. Gensim은 파이썬에서 자연어처리 작업을 할 수 있는 강력한 도구이며, Doc2Vec은 텍스트 문서를 벡터로 변환하는 데 사용되는 알고리즘입니다.

1. Gensim 라이브러리 설치하기

Gensim은 파이썬에서 사용할 수 있는 패키지이므로, 먼저 Gensim을 설치해야 합니다. 다음 명령어를 사용하여 Gensim을 설치합니다.

pip install gensim

2. Doc2Vec 모델 생성하기

Doc2Vec 모델은 Gensim 라이브러리에서 제공하는 기능입니다. 문서를 벡터로 변환하기 위해 Doc2Vec 모델을 생성해야 합니다. 다음 코드는 문서 리스트를 입력으로 받아 Doc2Vec 모델을 생성하는 예제입니다.

from gensim.models.doc2vec import Doc2Vec, TaggedDocument

# 문서 리스트 생성
documents = ["텍스트 문서 예시 1", "텍스트 문서 예시 2", "텍스트 문서 예시 3"]

# 문서에 고유한 태그 지정
tagged_documents = [TaggedDocument(doc.split(), [i]) for i, doc in enumerate(documents)]

# Doc2Vec 모델 생성
model = Doc2Vec(tagged_documents, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4, epochs=20)

위 코드에서 vector_size는 임베딩된 벡터의 크기를 지정하는 매개변수입니다. window는 문맥을 고려할 윈도우 크기를 지정하며, min_count는 최소한으로 등장해야 하는 단어의 빈도를 지정합니다. workers는 학습을 병렬로 처리할 프로세스의 개수를 나타냅니다. epochs는 학습을 진행할 횟수입니다.

3. 문서 임베딩 활용하기

Doc2Vec 모델을 사용하면 텍스트 문서를 벡터로 변환할 수 있습니다. 다음 코드는 문서의 임베딩 벡터를 확인하는 예제입니다.

# 문서의 임베딩 벡터 확인
embedding_vector = model.infer_vector(["텍스트", "문서", "예시"])
print(embedding_vector)

위 코드에서 infer_vector 함수를 사용하여 텍스트 문서의 벡터 표현을 얻을 수 있습니다. 이렇게 얻은 임베딩 벡터를 활용하여 문서 간 유사도를 계산하거나 다른 자연어처리 작업에 활용할 수 있습니다.

마무리

이번 포스트에서는 Gensim 라이브러리와 Doc2Vec 모델을 사용하여 문서 임베딩 방법을 알아보았습니다. Gensim은 간편한 인터페이스를 제공하며, Doc2Vec을 통해 텍스트 문서를 벡터로 변환할 수 있습니다. 이를 통해 자연어처리 작업을 더 효율적으로 수행할 수 있는 장점이 있습니다.

더 자세한 내용은 Gensim 공식 문서를 참고하시기 바랍니다.

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