Gensim은 자연어 처리를 위한 파이썬 라이브러리로, 문서 군집화와 토픽 모델링 등 다양한 작업에 활용됩니다. 문서 군집화는 비슷한 주제를 가진 문서들을 함께 묶어 유사한 그룹으로 분류하는 기법입니다. 이번 포스트에서는 Gensim을 사용하여 문서 군집화의 성능을 향상시킬 수 있는 몇 가지 기법을 실습해보겠습니다.

1. 데이터 전처리

문서 군집화를 위해서는 먼저 데이터를 적절하게 전처리해야 합니다. 예를 들어, 텍스트 데이터의 특수 문자나 숫자 등은 제거하고, 단어들을 토큰화하고 정제하는 과정이 필요합니다. 이러한 전처리 과정은 gensim.utils의 preprocess_string 함수를 사용하여 간편하게 수행할 수 있습니다.

from gensim.utils import preprocess_string

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

2. 단어 임베딩

문서 군집화를 위해서는 단어를 벡터로 임베딩해야 합니다. Gensim에서는 Word2Vec 모델을 사용하여 단어의 분산 표현을 학습할 수 있습니다. Word2Vec 모델을 사용하려면 우선 전처리된 문서 집합을 토큰화된 단어 리스트 형태로 입력해야 합니다.

from gensim.models import Word2Vec

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

3. 문서 벡터화

단어 임베딩을 통해 학습된 Word2Vec 모델로부터 문서 벡터를 생성할 수 있습니다. 문서 벡터는 단어 벡터의 평균이나 가중 평균 등을 사용하여 계산할 수 있습니다.

doc_vectors = [model.infer_vector(doc) for doc in preprocessed_docs]

4. 군집화

Gensim에서는 KMeans나 AgglomerativeClustering 등의 군집화 알고리즘을 제공합니다. 이러한 알고리즘을 사용하여 문서 벡터를 군집화할 수 있습니다.

from sklearn.cluster import KMeans

kmeans = KMeans(n_clusters=5)
kmeans.fit(doc_vectors)

5. 성능 향상 기법

문서 군집화의 성능을 향상시키기 위해 몇 가지 기법을 적용해볼 수 있습니다. 예를 들어, 다른 단어 임베딩 모델을 사용하거나, 더 많은 데이터로 모델을 학습시키는 것이 가능합니다. 또한, 군집화 알고리즘의 하이퍼파라미터를 조정하여 최적의 결과를 얻을 수 있습니다.

마무리

이번 포스트에서는 Gensim을 사용하여 문서 군집화의 성능을 향상시키기 위한 기법을 실습해보았습니다. 문서 군집화는 다양한 분야에서 유용하게 활용되는 작업으로, 높은 성능을 갖는 모델을 구축하는 것이 중요합니다. 추가적인 연구와 실험을 통해 더욱 정교한 문서 군집화 모델을 개발할 수 있다는 점을 염두에 두시기 바랍니다.

#Gensim #문서군집화