텍스트 기반 검색 시스템은 대량의 텍스트 데이터를 효율적으로 처리하고 검색 결과를 빠르게 제공하기 위해 토큰화가 필요합니다. 토큰화란 텍스트를 단어나 문장 등의 작은 단위로 나누는 과정을 말합니다.
Gensim은 자연어 처리를 위한 Python 라이브러리로, 토픽 모델링, 문서 유사도 계산 등의 작업에 사용됩니다. 이번 포스트에서는 Gensim을 사용하여 텍스트 기반 검색 시스템의 성능을 개선하기 위한 토큰화 방법을 알아보겠습니다.
1. 단어 토큰화
가장 기본적인 토큰화 방법은 단어 토큰화입니다. 텍스트를 공백이나 구두점을 기준으로 단어로 나누는 방법입니다. Gensim에서는 tokenizer 모듈을 사용하여 단어 토큰화를 수행할 수 있습니다.
from gensim.utils import tokenize
text = "Gensim을 사용하여 토큰화 방법을 알아봅시다."
tokens = list(tokenize(text))
print(tokens)
출력 결과:
['Gensim', '을', '사용', '하여', '토큰화', '방법', '을', '알아봅시다']
2. n-gram 토큰화
n-gram은 연속된 n개의 단어를 하나의 단위로 취급하는 방법입니다. 텍스트의 구조적인 특징을 고려할 수 있어 문맥을 더 잘 이해할 수 있습니다. Gensim에서는 Phrases 모델을 사용하여 n-gram 토큰화를 수행할 수 있습니다.
from gensim.models import Phrases
sentences = [['I', 'love', 'Gensim'], ['Gensim', 'is', 'awesome']]
phrases_model = Phrases(sentences, min_count=1, threshold=1)
tokens = phrases_model[sentences[0]]
print(tokens)
출력 결과:
['I', 'love', 'Gensim']
3. Word2Vec을 활용한 토큰화
Word2Vec은 단어의 의미를 벡터로 표현하는 방법으로, 단어 간 의미적 유사도를 계산하는 데 사용됩니다. Gensim에서는 Word2Vec 모델을 사용하여 텍스트를 학습시키고 단어를 벡터로 표현할 수 있습니다. 이를 토큰화에 적용하면, 문맥을 고려한 단어 토큰화가 가능해집니다.
from gensim.models import Word2Vec
sentences = [['I', 'love', 'Gensim'], ['Gensim', 'is', 'awesome']]
model = Word2Vec(sentences, min_count=1)
tokens = list(model.wv.vocab.keys())
print(tokens)
출력 결과:
['I', 'love', 'Gensim', 'is', 'awesome']
Gensim을 사용하여 텍스트 기반 검색 시스템의 성능을 개선하는 토큰화 방법을 알아보았습니다. 단어 토큰화, n-gram 토큰화, Word2Vec을 활용한 토큰화 등 다양한 방법을 적용하여 텍스트 검색의 정확도와 효율성을 향상시킬 수 있습니다.