텍스트 기반 추천 시스템은 사용자의 텍스트 데이터를 기반으로 추천을 제공하는 중요한 기술입니다. 이를 위해 텍스트 데이터를 토큰화하여 의미 있는 단어 단위로 나누는 작업이 필요합니다. 이번 실습에서는 Gensim 패키지를 사용하여 텍스트를 토큰화하는 방법을 알아보겠습니다.

Gensim이란?

Gensim은 Python에서 자연어 처리 작업을 수행하기 위한 간단하고 효율적인 도구입니다. 토픽 모델링, 문서 유사도 계산, 키워드 추출 등의 다양한 자연어 처리 작업에 이용됩니다.

텍스트 데이터 불러오기

먼저, 텍스트 데이터를 불러와야 합니다. 이번 실습에서는 “reviews.txt”라는 파일을 사용하도록 하겠습니다. 해당 파일에는 여러 리뷰들이 한 줄에 하나씩 저장되어 있습니다.

with open("reviews.txt", "r", encoding="utf-8") as file:
    reviews = file.readlines()

텍스트 토큰화하기

Gensim의 simple_preprocess 함수를 사용하여 텍스트를 토큰화할 수 있습니다. 이 함수는 영문 텍스트를 소문자로 변환하고, 구두점 및 불용어를 제거하고, 단어를 토큰으로 나누는 역할을 합니다.

from gensim.utils import simple_preprocess

tokenized_reviews = [simple_preprocess(review) for review in reviews]

토큰화된 결과 확인하기

토큰화된 결과를 확인하여 제대로 작동하는지 확인해보겠습니다. 아래의 코드를 실행하면 각 리뷰가 토큰으로 나누어진 결과를 확인할 수 있습니다.

for i in range(len(reviews)):
    print(f"토큰화된 리뷰 {i+1}: {tokenized_reviews[i]}")

결론

이번 실습에서는 Gensim을 사용하여 텍스트를 토큰화하는 방법을 알아보았습니다. 토큰화는 텍스트 기반 추천 시스템을 구성하는 중요한 단계 중 하나이며, Gensim은 이를 간편하게 수행할 수 있는 도구입니다.

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