Gensim을 활용한 문서 군집화의 성능 측정 기법 실습하기

09 Nov 2023

gensim

소개

문서 군집화는 비슷한 주제나 특성을 가진 문서들을 그룹으로 묶는 기법입니다. 이는 정보 검색, 문서 요약, 텍스트 분석 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. Gensim은 Python에서 자연어 처리를 위한 라이브러리로, 문서 군집화를 위한 다양한 기능을 제공합니다. 이번 실습에서는 Gensim을 활용하여 문서 군집화의 성능을 측정하는 기법에 대해 실습해보겠습니다.

실습 준비하기

먼저, 필요한 라이브러리인 Gensim을 설치해야 합니다. 아래의 명령어를 사용하여 설치할 수 있습니다.

pip install gensim

또한, 실습에 사용할 문서 데이터를 준비해야 합니다. 예시로 사용할 데이터는 총 100개의 문서로 구성되며, 각 문서는 텍스트 형태로 저장되어 있습니다. 데이터는 다음의 링크에서 다운로드할 수 있습니다: 링크

다운로드한 데이터는 “documents.txt”라는 파일명으로 저장한 후, 실습을 진행하세요.

실습 진행하기

데이터 불러오기

모든 문서를 Gensim이 인식할 수 있는 형태로 불러옵니다. 아래의 코드를 사용하여 데이터를 불러오세요.

from gensim.utils import simple_preprocess

documents = []
with open("documents.txt", "r") as file:
    for line in file:
        tokens = simple_preprocess(line)
        documents.append(tokens)

문서 군집화 모델 학습하기

Gensim을 사용하여 문서 군집화 모델을 학습합니다. 예시로는 Latent Dirichlet Allocation (LDA) 모델을 사용하겠습니다. 아래의 코드를 사용하여 LDA 모델을 학습하세요.

from gensim.models import LdaModel
from gensim.corpora import Dictionary

# 단어 사전 구성하기
dictionary = Dictionary(documents)
corpus = [dictionary.doc2bow(doc) for doc in documents]

# LDA 모델 학습하기
lda_model = LdaModel(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=10)

성능 측정하기

학습된 모델의 성능을 측정하기 위해 coherence score를 계산합니다. coherence score는 군집화 결과의 일관성을 측정하는 지표로, 높을수록 좋은 성능을 나타냅니다. 아래의 코드를 사용하여 coherence score를 계산하세요.
```
from gensim.models import CoherenceModel

coherence_score = CoherenceModel(model=lda_model, corpus=corpus, dictionary=dictionary, coherence='u_mass').get_coherence()

print("Coherence score:", coherence_score)
```

결론

이번 실습에서는 Gensim을 활용하여 문서 군집화의 성능을 측정하는 방법을 실습해보았습니다. 문서 군집화는 다양한 자연어 처리 태스크에서 유용하게 활용될 수 있으며, Gensim은 이를 손쉽게 구현할 수 있는 강력한 도구입니다. 한글 데이터에 적용하기 전에 필요한 전처리 과정을 추가하여 더 정확한 결과를 얻을 수도 있습니다. 다양한 성능 지표와 모델을 활용하여 문서 군집화의 성능을 향상시키는 것도 추천드립니다.

#Gensim #문서군집화