Gensim을 활용한 문서 감정 분류 모델의 성능 평가를 위한 정규화 기법 실습하기

09 Nov 2023

gensim

소개

감정 분류는 자연어 처리 분야에서 중요한 문제 중 하나입니다. Gensim은 Python으로 개발된 자연어 처리 라이브러리로, 문서의 토픽 모델링, 유사도 측정, 문서 감성 분석 등에 활용됩니다. 이번 실습에서는 Gensim을 사용하여 문서 감정 분류 모델의 성능을 평가하기 위한 정규화 기법에 대해 알아보고 실습해보겠습니다.

정규화 기법의 필요성

감정 분류 모델에서는 입력 데이터의 크기나 형태의 차이로 인해 모델의 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 정규화 기법을 사용합니다. 정규화는 입력 데이터를 일정한 스케일로 조정하여 특정 범위에 맞추는 과정으로, 모델이 일관된 성능을 발휘할 수 있도록 합니다.

실습 과정

데이터 불러오기 및 전처리
정규화 기법 적용하기
감정 분류 모델 학습 및 성능 평가

1. 데이터 불러오기 및 전처리

먼저, 문서 감정 분류를 위해 사용할 데이터를 불러오고 전처리해야 합니다. 데이터에는 텍스트와 해당 감정 레이블이 포함되어 있어야 합니다. 데이터를 불러온 후, 텍스트를 토큰화하고 감정 레이블을 정수로 인코딩합니다.

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from nltk.tokenize import word_tokenize

# 데이터 불러오기
data = pd.read_csv('data.csv')

# 텍스트 토큰화
data['text'] = data['text'].apply(word_tokenize)

# 감정 레이블 인코딩
label_encoder = LabelEncoder()
data['label'] = label_encoder.fit_transform(data['label'])

2. 정규화 기법 적용하기

다음으로, 정규화 기법을 적용해보겠습니다. 여러 가지 정규화 기법 중에서 Min-Max 정규화를 활용하겠습니다. Min-Max 정규화는 데이터의 최솟값과 최댓값을 이용하여 데이터를 0과 1 사이로 변환하는 방법입니다.

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 특성 데이터 정규화
scaler = MinMaxScaler()
data['feature'] = scaler.fit_transform(data['feature'].values.reshape(-1, 1))

3. 감정 분류 모델 학습 및 성능 평가

마지막으로, 정규화된 데이터를 활용하여 감정 분류 모델을 학습하고 성능을 평가해보겠습니다. Gensim 라이브러리에서 제공하는 LDA (Latent Dirichlet Allocation) 모델을 사용하여 문서의 토픽을 추출하고, 각 토픽에 해당하는 감정 레이블을 예측하는 분류 모델을 구축합니다.

from gensim.models import LdaModel
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 훈련 데이터와 테스트 데이터로 분리
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data['text'], data['label'], test_size=0.2)

# LDA 모델 학습
lda_model = LdaModel(X_train, num_topics=5)

# 문서의 토픽 추출
train_topics = lda_model.get_document_topics(X_train)
test_topics = lda_model.get_document_topics(X_test)

# 분류 모델 학습 및 예측
classifier = SomeClassifier()
classifier.fit(train_topics, y_train)
y_pred = classifier.predict(test_topics)

# 성능 평가
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

결론

이번 실습에서는 Gensim을 사용하여 문서 감정 분류 모델의 성능 평가를 위한 정규화 기법을 실습해보았습니다. 데이터의 전처리 과정에서 텍스트 토큰화와 감정 레이블 인코딩을 수행한 후, Min-Max 정규화를 통해 특성 데이터를 정규화하였습니다. 그리고 LDA 모델을 통해 문서의 토픽을 추출하고, 분류 모델을 학습하여 감정 레이블을 예측하였습니다. 이를 통해 정규화 기법을 통해 성능이 향상된 감정 분류 모델을 구축할 수 있었습니다.

참고 자료:

Gensim Documentation: https://radimrehurek.com/gensim/index.html

Scikit-learn Documentation: https://scikit-learn.org/stable/documentation.html