이번 실습에서는 Gensim을 사용하여 문서의 감정을 분류하는 모델의 성능을 개선하기 위한 방법으로 어간 추출(stemming)을 소개하겠습니다. 어간 추출은 단어의 원형을 추출하여 문서 내의 단어를 정규화하는 과정으로, 텍스트 처리 과정에서 많이 사용되는 기법 중 하나입니다.

1. 어간 추출(stemming)이란?

어간 추출은 단어의 어미를 제거하여 단어의 의미를 보존한 채 원형을 추출하는 작업입니다. 예를 들어, “running”, “runs”, “ran” 등의 단어들은 어간 “run”으로 축약될 수 있습니다. 어간 추출을 통해 텍스트 데이터를 정규화하면 단어의 수를 줄이고, 단어들 간의 유사성을 파악하기 쉽게 해줍니다.

2. Gensim과 NLTK를 사용한 어간 추출 실습

2.1 Gensim 설치

Gensim은 Python의 텍스트 처리 라이브러리로, 단어 임베딩, 문서 유사도 계산 등 다양한 기능을 제공합니다. 아래의 명령어를 사용하여 Gensim을 설치해주세요.

pip install gensim

2.2 NLTK 설치

NLTK(Natural Language Toolkit)는 Python의 자연어 처리를 위한 라이브러리입니다. 어간 추출을 위해 NLTK를 사용할 예정이므로 아래의 명령어를 사용하여 NLTK를 설치해주세요.

pip install nltk

2.3 어간 추출 실습

이제 어간 추출을 실습해보겠습니다. NLTK에서 제공하는 SnowballStemmer를 사용하여 어간 추출을 수행해보겠습니다.

from nltk.stem.snowball import SnowballStemmer

stemmer = SnowballStemmer(language='english')

words = ['running', 'runs', 'ran']
stemmed_words = [stemmer.stem(word) for word in words]

print(stemmed_words)

위의 코드를 실행하면 ['run', 'run', 'run']와 같은 결과가 출력됩니다. 어간 추출을 통해 단어의 어미가 제거되고, 단어의 원형이 추출된 것을 확인할 수 있습니다.

3. 어간 추출을 적용한 Gensim 모델 성능 개선 방법

이제 Gensim을 사용하여 문서 감정을 분류하는 모델의 성능을 개선하는 방법을 소개하겠습니다. 어간 추출을 적용하여 텍스트 데이터를 전처리한 다음, Gensim을 사용하여 문서를 벡터화하고 머신 러닝 모델에 적용할 수 있습니다. 이를 통해 모델의 성능을 높일 수 있습니다.

마치며

이번 글에서는 Gensim을 활용한 문서 감정 분류 모델의 성능 개선을 위한 어간 추출 방법을 실습해보았습니다. 어간 추출은 텍스트 데이터를 정규화하는 과정으로, Gensim과 NLTK를 함께 사용하여 적용할 수 있습니다. 다양한 텍스트 처리 기법을 활용하여 모델의 성능을 개선해보세요.

#NaturalLanguageProcessing #Gensim