이번 포스트에서는 Gensim과 LDA (Latent Dirichlet Allocation)를 사용하여 토픽 모델링의 성능을 향상시키기 위한 토큰화 방법을 실습해보겠습니다. 토픽 모델링은 문서 집합에서의 주제 추출을 위해 사용되며, 비지도 학습 기반의 NLP 기술입니다. Gensim은 Python에서 토픽 모델링을 수행하기 위한 라이브러리로 널리 사용되며, LDA는 Gensim 내부에서 사용되는 알고리즘 중 하나입니다.

1. 데이터 준비

토픽 모델링을 위해 분석할 문서를 준비해야 합니다. 여기서는 영화 리뷰 데이터셋을 사용하도록 하겠습니다. 예시로 한국어 영화 리뷰 데이터셋을 활용하겠습니다. 데이터셋은 해당 문제에 맞는 영화 리뷰 데이터셋을 찾아서 사용하시면 됩니다.

2. 토큰화 방법 선택

문서를 단어 단위로 분할하는 토큰화 방법을 선택해야 합니다. 한국어의 경우에는 형태소 단위로 토큰화하는 것이 일반적입니다. 이를 위해 KoNLPy 라이브러리를 사용할 수 있습니다.

from konlpy.tag import Okt

okt = Okt()
def tokenize(text):
    tokens = okt.pos(text, norm=True, stem=True) # 형태소 단위로 토큰화
    return [token for token, pos in tokens if pos in ['Noun', 'Verb', 'Adjective']] # 명사, 동사, 형용사만 추출

# Example usage
text = "영화의 내용은 흥미롭고 연기도 훌륭하다. 하지만 조금 길었으며 전개가 조금 지루하다."
tokens = tokenize(text)
print(tokens)

위의 예시는 Okt 클래스를 사용하여 한국어 문장을 형태소 단위로 토큰화하는 코드입니다. tokens 변수에 저장된 결과를 확인할 수 있습니다.

3. 토픽 모델링 수행

토큰화된 문서를 이용하여 토픽 모델링을 수행합니다. Gensim의 LdaModel 클래스를 사용하여 LDA 알고리즘을 적용할 수 있습니다. 토큰화된 문서를 입력으로 사용하고, num_topics 파라미터로 추출할 토픽의 개수를 지정합니다.

from gensim import corpora
from gensim.models import LdaModel

# 데이터 전처리
documents = [...] # 토큰화된 문서 리스트
dictionary = corpora.Dictionary(documents) # 사전 생성
corpus = [dictionary.doc2bow(document) for document in documents] # 벡터화

# LDA 모델 훈련
lda_model = LdaModel(corpus, num_topics=5, id2word=dictionary)

# 토픽 확인
topics = lda_model.show_topics()
for topic in topics:
    print(topic)

위의 코드는 토큰화된 문서를 전처리하고, LDA 모델을 훈련하여 토픽을 확인하는 코드입니다. documents 변수에는 토큰화된 문서 리스트가 들어가야 하며, num_topics 파라미터로 추출할 토픽의 개수를 조정할 수 있습니다.

결론

이번 포스트에서는 Gensim과 LDA를 사용하여 토픽 모델링의 성능을 향상시키기 위한 토큰화 방법에 대해 알아보았습니다. 한국어 텍스트를 처리할 때, 형태소 단위로 토큰화하는 것이 일반적입니다. 이를 위해 KoNLPy 라이브러리를 사용하여 토큰화하는 방법을 실습하였습니다. 이러한 토큰화 방법을 적용하여 토픽 모델링을 수행할 수 있습니다. 토픽 모델링은 다양한 NLP 기술에 활용될 수 있으며, 추출된 토픽을 통해 문서의 의미를 파악할 수 있습니다.

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