연관 분석은 문서 간의 관계를 이해하고 중요한 특징을 추출하는데 도움이 됩니다. Gensim은 Python에서 자연어 처리를 위한 라이브러리로 유명합니다. 이번 블로그 포스트에서는 Gensim을 사용하여 문서 간의 관계를 분석하고 중요한 특징을 추출하는 방법을 알아보겠습니다.
문서 간 관계 분석을 위한 Gensim의 중요한 특징
1. Word2Vec 모델
Gensim에서 가장 유명한 기능 중 하나는 Word2Vec 모델입니다. Word2Vec은 단어의 의미를 벡터로 표현하는 방법입니다. 각 단어는 고정된 길이의 벡터로 표현되며, 의미적으로 유사한 단어들은 벡터 공간에서 가까이 위치합니다. 이를 통해 문서 간의 관계를 파악할 수 있습니다.
2. Doc2Vec 모델
Gensim은 또한 문서 수준에서의 관계 분석을 위한 Doc2Vec 모델을 제공합니다. Doc2Vec은 Word2Vec 모델의 확장으로, 문서를 벡터로 표현합니다. 각 문서는 고정된 길이의 벡터로 표현되며, 비슷한 내용을 가진 문서는 벡터 공간에서 가깝게 위치합니다. Doc2Vec은 문서 간의 유사성을 계산하고 중요한 특징을 추출하는데 사용될 수 있습니다.
Gensim을 사용한 문서 간 관계 분석 예제 코드
from gensim.models import Word2Vec
# 문서들을 전처리하여 리스트 형태로 저장한다.
documents = ["첫 번째 문서 예시", "두 번째 문서 예시", "세 번째 문서 예시"]
# 문서를 단어의 리스트로 분할한다.
tokenized_docs = [doc.split() for doc in documents]
# Word2Vec 모델을 학습시킨다.
model = Word2Vec(tokenized_docs, size=100, window=5, min_count=1, workers=4)
# 단어 "첫 번째"와 유사한 단어를 추출한다.
similar_words = model.wv.most_similar("첫")
# 결과 출력
for word, similarity in similar_words:
print(word, similarity)
위의 예제 코드에서는 Word2Vec 모델을 사용하여 단어 간의 유사성을 계산합니다. “첫 번째”라는 단어와 유사한 단어를 추출하는 예제입니다.
마치며
이 블로그 포스트에서는 Gensim을 사용하여 문서 간의 관계를 분석하고 중요한 특징을 추출하는 방법을 알아보았습니다. Word2Vec과 Doc2Vec 모델을 활용하면 문서 간의 유사성을 계산하고 관련된 특징을 추출할 수 있습니다. Gensim은 다양한 자연어 처리 작업에 유용한 도구이니, 관심 있는 분들은 더 깊이 공부해보시기 바랍니다.