Gensim은 Python에서 텍스트 문서를 처리하고 분석하기 위한 라이브러리로 널리 사용되고 있습니다. 이번 포스트에서는 Gensim을 사용하여 문서 군집화 작업의 성능을 개선하기 위한 차원 축소 기법에 대해 알아보겠습니다.
1. 차원 축소 기법이란?
차원 축소는 고차원의 데이터를 저차원으로 변환하는 기술입니다. 이를 통해 데이터의 복잡성을 줄이고, 데이터를 시각화하거나 분석하는 데 도움이 됩니다. 차원 축소 기법은 다양한 방법이 있지만, Gensim에서는 두 가지 주요한 차원 축소 기법을 제공합니다.
2. LSA (Latent Semantic Analysis)
LSA는 주어진 문서 집합의 잠재적인 의미 구조를 찾고 이를 기반으로 문서 간의 유사성을 계산하는 기법입니다. LSA는 단어-문서 행렬을 생성한 후, 특잇값 분해(Singular Value Decomposition)를 통해 저차원 잠재 공간을 추출합니다. 이를 통해 단어와 문서 간의 관계를 파악하고, 유사한 문서를 군집화하는 데 활용할 수 있습니다.
from gensim.models import LsiModel
from gensim import corpora
# 문서 집합 생성
documents = [
"I love machine learning",
"I hate coding",
"Machine learning is interesting",
"Coding is boring"
]
# 단어 사전 생성
documents_tokenized = [doc.split() for doc in documents]
dictionary = corpora.Dictionary(documents_tokenized)
corpus = [dictionary.doc2bow(doc) for doc in documents_tokenized]
# LSA 모델 학습
lsi_model = LsiModel(corpus, id2word=dictionary, num_topics=2)
# 문서의 잠재 의미 벡터 추출
for doc in corpus:
vector = lsi_model[doc]
print(vector)
3. LDA (Latent Dirichlet Allocation)
LDA는 토픽 모델링을 위한 기법 중 하나로, 문서 집합 내에서 주제들의 분포를 추론하는 방법입니다. LDA는 문서의 형태로부터 각 단어의 주제 할당을 추정하여 문서와 주제 간의 조합을 찾아냅니다. LDA를 사용하면 유사한 토픽을 갖는 문서를 군집화하는 데 효과적입니다.
from gensim.models import LdaModel
# LDA 모델 학습
lda_model = LdaModel(corpus, id2word=dictionary, num_topics=2)
# 문서의 주제 분포 추론
for doc in corpus:
vector = lda_model[doc]
print(vector)
결론
이번 포스트에서는 Gensim을 활용한 문서 군집화의 성능 개선을 위한 차원 축소 기법에 대해 알아보았습니다. LSA와 LDA는 각각 문서 간의 유사성과 주제 분포를 계산하는 데 활용됩니다.
더 많은 성능 향상을 위해서는 데이터 전처리, 모델 파라미터 조정 등 다양한 요소를 고려해야 합니다. 기본적인 개념과 예시 코드를 통해 Gensim을 효과적으로 활용하여 문서 군집화를 수행할 수 있습니다.