요약은 문서의 핵심 내용을 간략하게 추출하는 작업입니다. Gensim은 Python에서 자연어 처리를 위한 라이브러리로, 문서 요약 작업에도 효과적으로 사용될 수 있습니다. 이번 실습에서는 Gensim을 사용하여 문서 요약의 정확도를 향상시키기 위한 토큰화 방법을 알아보겠습니다.

1. Gensim 설치하기

먼저, Gensim을 설치해야 합니다. 다음 명령어를 사용하여 Gensim을 설치할 수 있습니다:

!pip install gensim

2. 문서 토큰화하기

Gensim에서는 문서를 토큰화하여 단어 단위로 나누는 작업이 필요합니다. 이를 위해서는 문서를 문장으로 분리한 후, 각 문장을 단어로 나누어야 합니다.

다음은 Gensim을 사용하여 문서를 토큰화하는 예제 코드입니다:

from gensim.utils import tokenize

document = "이번 블로그 포스트에서는 Gensim을 사용하여 문서 요약의 정확도 향상을 위한 토큰화 방법을 실습합니다."

# 문장 단위로 분리하기
sentences = document.split(".")

# 각 문장을 단어로 나누기
tokenized_sentences = [list(tokenize(sentence)) for sentence in sentences]

3. 문서 요약하기

토큰화된 문장들을 Gensim의 모델에 적용하여 문서 요약을 수행할 수 있습니다. Gensim은 토픽 모델링과 관련된 다양한 알고리즘을 제공하며, 이를 활용하여 문서의 메인 토픽을 추출할 수 있습니다.

다음은 Gensim을 사용하여 문서 요약을 수행하는 예제 코드입니다:

from gensim.models import LdaModel
from gensim.corpora import Dictionary

# 단어 사전 만들기
dictionary = Dictionary(tokenized_sentences)

# 문서-단어 행렬 생성
corpus = [dictionary.doc2bow(tokenized_sentence) for tokenized_sentence in tokenized_sentences]

# 토픽 모델링 적용
num_topics = 2
model = LdaModel(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=num_topics)

# 문서 요약
summary = model.print_topics()

4. 결과 확인하기

문서 요약 결과를 출력하여 확인할 수 있습니다:

for topic in summary:
    print(topic)

마치며

Gensim을 사용하여 문서 요약을 수행하는 방법에 대해 알아보았습니다. 정확한 요약을 위해서는 토큰화 방법의 선택과 토픽 모델링 시 설정하는 매개변수들에 따라 결과가 달라질 수 있습니다. Gensim을 통해 더욱 정확한 문서 요약을 수행해 보세요!

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