소개

텍스트 분석은 많은 자연어 처리 작업에서 중요한 역할을 합니다. 특히, 문서의 의미를 이해하고 유사한 단어를 찾는 등의 작업에 활용됩니다. 이번 글에서는 Gensim과 Word2Vec을 사용하여 문서의 텍스트 분석을 구현하는 방법을 살펴보겠습니다.

Gensim이란?

Gensim은 파이썬에서 자연어 처리 작업을 수행하기 위한 라이브러리입니다. 주요 기능 중 하나는 Word2Vec이며, 텍스트 데이터로부터 단어의 분산 표현 벡터를 학습합니다. 이 벡터는 단어의 의미를 포착하는데 유용하며, 유사한 의미를 지닌 단어들은 벡터 공간에서 가까이 위치하게 됩니다.

Word2Vec 모델 학습하기

먼저, Gensim을 설치하고 Word2Vec 모델을 학습시킬 준비를 해야합니다. 아래는 예제 코드입니다.

import gensim
from gensim.models import Word2Vec

# 학습할 문서 데이터 준비
data = [["This", "is", "an", "example", "sentence"],
        ["Word", "embedding", "is", "useful", "for", "text", "analysis"]]

# Word2Vec 모델 학습
model = Word2Vec(data, min_count=1)

# 모델 저장
model.save("word2vec_model.bin")

위 코드에서는 Word2Vec 모델을 사용하여 간단한 문서 데이터를 학습시킵니다. min_count 매개변수는 최소 등장 빈도를 의미하며, 이 값을 조정하여 빈도가 낮은 단어를 제외할 수 있습니다. 학습이 완료되면 모델을 저장할 수 있습니다.

학습된 모델을 활용한 기능 구현하기

이제 학습된 Word2Vec 모델을 활용하여 문서의 텍스트 분석 기능을 구현해보겠습니다. 아래는 예제 코드입니다.

from gensim.models import Word2Vec

# 저장된 모델 불러오기
model = Word2Vec.load("word2vec_model.bin")

# 유사한 단어 찾기
similar_words = model.wv.most_similar("example")
print(similar_words)

위 코드에서는 Word2Vec 모델을 불러온 후, most_similar 메소드를 사용하여 주어진 단어에 대한 유사한 단어를 찾습니다. 결과는 유사도에 따라 정렬된 리스트로 반환됩니다.

마무리

이번 글에서는 Gensim과 Word2Vec을 사용하여 문서의 텍스트 분석 기능을 구현하는 방법을 알아보았습니다. 이를 활용하면 문서의 의미를 파악하거나 유사한 단어를 찾는 등 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다.

더 많은 기능과 사용 방법은 Gensim 공식 문서를 참고하시기 바랍니다.

#Gensim #Word2Vec