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Gensim을 활용하여 문서 간 관계 분석에 사용되는 그래프 모델링 방법 알아보기

지난 몇 년 동안, 문서 분석은 자연어 처리 분야에서 큰 관심을 받았습니다. 특히 문서 간의 관계를 이해하고 분석하는 것은 정보 추출, 추천 시스템, 문서 요약 등 다양한 영역에서 중요합니다. Gensim은 이러한 작업에 유용한 Python 라이브러리 중 하나입니다. 이번 포스트에서는 Gensim을 사용하여 문서 간의 관계 분석에 사용되는 그래프 모델링 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 문서 간 관계 분석이란?

문서 간 관계 분석은 문서들 간의 유사도를 계산하고, 이를 그래프로 모델링하여 관계를 시각화하는 작업입니다. 이를 통해 문서들 간의 연관성을 파악하고, 비슷한 주제를 가진 문서들을 클러스터링하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 관계 분석은 문서 검색, 텍스트 분류, 토픽 모델링 등 다양한 자연어 처리 작업에 활용됩니다.

2. Gensim 라이브러리 소개

Gensim은 파이썬에서 자연어 처리 및 토픽 모델링을 위한 강력한 라이브러리입니다. 주로 토픽 모델링 알고리즘인 LDA(잠재 디리클레 할당)를 구현하고 있으며, TF-IDF, Word2Vec 등 다양한 기능을 제공합니다. Gensim은 대용량의 텍스트 데이터를 처리하는데 효율적이며, 문서 간의 관계 분석에도 많이 사용됩니다.

3. 문서 간 관계 분석을 위한 그래프 모델링 방법

Gensim을 사용하여 문서 간의 관계를 분석하기 위해서는 다음의 단계를 따르면 됩니다.

단계 1: 문서 집합에 대한 전처리

Gensim을 사용하기 전에 문서 집합에 대한 전처리 작업을 수행해야 합니다. 이는 텍스트 데이터를 토큰화하고, 불용어를 제거하고, 단어를 정규화하는 등의 작업을 포함합니다. Gensim은 preprocess_string 함수를 제공하여 이러한 전처리 작업을 간편하게 수행할 수 있습니다.

from gensim.parsing.preprocessing import preprocess_string

documents = [
    "첫 번째 문서입니다.",
    "두 번째 문서입니다.",
    "세 번째 문서입니다.",
    ...
]

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

단계 2: 문서 집합에 대한 토픽 모델링 수행

전처리된 문서 집합에 대해 토픽 모델링을 수행합니다. Gensim에서는 LDA 모델링을 위해 LdaModel 클래스를 제공합니다. LdaModel을 사용하여 추정할 토픽의 수, 토픽 모델링의 반복 횟수, 토픽 모델링에 사용할 단어의 최대 개수 등을 설정할 수 있습니다.

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

dictionary = Dictionary(preprocessed_docs)
corpus = [dictionary.doc2bow(doc) for doc in preprocessed_docs]

lda_model = LdaModel(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=5, passes=10)

단계 3: 문서 간의 유사도 계산

토픽 모델링을 통해 추정된 문서의 토픽 분포를 기반으로 문서 간의 유사도를 계산합니다. Gensim에서는 Similarity 클래스를 사용하여 이를 수행할 수 있습니다.

from gensim.similarities import Similarity

index = Similarity(output_prefix='index', corpus=corpus, num_features=len(dictionary))

doc_similarity = index[corpus]

단계 4: 그래프 모델링

유사도 계산 결과를 바탕으로 문서 간의 관계를 시각화하기 위해 그래프 모델링을 수행합니다. 이를 위해 네트워크 시각화 도구인 networkx를 사용할 수 있습니다.

import networkx as nx

graph = nx.Graph()

for i, doc in enumerate(documents):
    graph.add_node(i, label=doc)

for i in range(len(documents)):
    for j in range(i + 1, len(documents)):
        similarity = doc_similarity[i][j]
        graph.add_edge(i, j, weight=similarity)

4. 마치며

이번 포스트에서는 Gensim을 활용하여 문서 간의 관계 분석에 사용되는 그래프 모델링 방법을 알아보았습니다. Gensim을 사용하면 효율적인 전처리, 토픽 모델링, 문서 간 유사도 계산 및 그래프 모델링 등을 손쉽게 수행할 수 있습니다. 이러한 방법들은 자연어 처리와 문서 관리에 도움이 되며, 다양한 문제에 활용할 수 있는 강력한 도구입니다.

참고 자료

#Gensim #문서관계분석

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