목차

1. 소개
2. Gensim과 Word2Vec 이해하기
3. Gensim 설치하기
4. 데이터 전처리
5. 토큰화 및 벡터화
6. Word2Vec 모델 학습
7. 유사 단어 찾기
8. 마무리

1. 소개

이번 실습에서는 Gensim과 Word2Vec을 활용하여 문서의 텍스트를 분석하는 방법에 대해 알아보겠습니다. Word2Vec은 단어의 의미를 벡터로 표현하는 방법으로, 자연어 처리 분야에서 널리 사용되고 있습니다. Gensim은 Python에서 Word2Vec을 구현할 수 있는 라이브러리로, 간편한 사용법과 다양한 기능을 제공합니다.

2. Gensim과 Word2Vec 이해하기

Gensim은 Python에서 토픽 모델링과 자연어 처리를 위한 라이브러리로, Word2Vec도 Gensim에서 지원하는 기능 중 하나입니다. Word2Vec은 단어 간의 의미와 관련성을 벡터로 표현하여, 단어 간 유사도를 계산할 수 있게 해줍니다.

3. Gensim 설치하기

Gensim을 사용하기 위해서는 먼저 Gensim을 설치해야 합니다. 아래 명령어를 사용하여 Gensim을 설치할 수 있습니다.

pip install gensim

4. 데이터 전처리

분석하고자 하는 문서의 데이터를 불러온 후, 필요한 전처리 작업을 수행해야 합니다. 예를 들어, 불필요한 문장 부호를 제거하거나 문서를 소문자로 변환하는 작업 등이 필요할 수 있습니다.

5. 토큰화 및 벡터화

분석할 문서를 토큰화하여 단어 단위로 나눈 후, 이를 벡터로 변환해야 합니다. Gensim은 이러한 작업을 간편하게 수행할 수 있는 기능을 제공합니다.

from gensim.models import Word2Vec

sentences = [["I", "love", "to", "code"], ["I", "love", "to", "read"]]
model = Word2Vec(sentences, min_count=1)

위 코드는 두 개의 문장을 사용하여 Word2Vec 모델을 학습하는 예시입니다.

6. Word2Vec 모델 학습

학습 데이터를 이용하여 Word2Vec 모델을 학습시킬 수 있습니다. 학습 시에는 주어진 데이터에 맞게 매개변수를 설정해야 합니다. 학습된 모델은 단어 간의 관련성을 나타내는 벡터를 가지고 있습니다.

7. 유사 단어 찾기

Word2Vec 모델을 사용하여 주어진 단어와 유사한 단어를 찾을 수 있습니다. 이를 통해 문서의 내용을 더 잘 이해하고 분석할 수 있습니다.

similar_words = model.wv.most_similar("code")

위 코드는 “code”와 관련성이 높은 단어를 찾아주는 예시입니다.

8. 마무리

위에서 간단하게 Gensim과 Word2Vec을 활용하여 문서의 텍스트를 분석하는 방법에 대해 알아보았습니다. Gensim은 다양한 자연어 처리 기능을 제공하므로, 실제 프로젝트에서 Gensim을 활용하여 텍스트 분석을 수행해 볼 것을 추천합니다.

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