Gensim을 사용하여 텍스트 기반 검색 시스템의 정확도 평가를 위한 필터링 방법 알아보기
텍스트 기반 검색 시스템은 대량의 문서에서 사용자가 원하는 정보를 빠르게 찾을 수 있는 중요한 도구입니다. 그러나 시스템에서 반환되는 결과의 정확성은 매우 중요합니다. 이를 위해 Gensim을 사용한 필터링 방법을 알아보겠습니다.
1. 문서 유사도 기반 필터링
Gensim은 텍스트 기반 검색 시스템에서 문서들 간의 유사도를 계산하는 데 사용될 수 있습니다. 이를 통해 검색어와 가장 관련성이 높은 문서들을 필터링할 수 있습니다.
코드 예시
from gensim import corpora, models, similarities
# 텍스트 문서들을 불러와서 전처리하기
documents = ["사용자가 원하는 정보를 제공하는 텍스트 문서1", "사용자가 필요한 데이터를 포함한 텍스트 문서2", "관련된 주제에 대한 정보를 담은 텍스트 문서3"]
preprocessed_documents = [preprocess(doc) for doc in documents]
# 문서의 벡터 표현 생성
dictionary = corpora.Dictionary(preprocessed_documents)
corpus = [dictionary.doc2bow(doc) for doc in preprocessed_documents]
# TF-IDF 모델 생성
tfidf = models.TfidfModel(corpus)
corpus_tfidf = tfidf[corpus]
# 문서 유사도를 계산할 준비
index = similarities.MatrixSimilarity(corpus_tfidf)
# 검색어로부터 가장 유사한 문서들을 찾아 반환
query = "사용자가 원하는 정보"
query_bow = dictionary.doc2bow(preprocess(query))
query_tfidf = tfidf[query_bow]
sims = index[query_tfidf]
# 검색 결과 출력
for doc_index, similarity in sorted(enumerate(sims), key=lambda x: -x[1]):
print(f"문서 {doc_index+1}: {documents[doc_index]}")
위의 코드 예시는 Gensim을 사용하여 문서들의 유사도를 계산하는 방법을 보여줍니다. 사용자 입력으로 들어온 검색어와 각 문서들의 유사도를 비교하여 가장 관련성이 높은 문서들을 필터링하고 출력하는 과정을 거칩니다.
2. 토픽 모델링을 활용한 문서 분류 필터링
또 다른 필터링 방법은 토픽 모델링을 활용하여 문서를 특정 주제에 대한 카테고리로 분류하는 것입니다. Gensim의 LDA (Latent Dirichlet Allocation) 모델을 사용하면 이를 구현할 수 있습니다.
코드 예시
from gensim import corpora, models
# 텍스트 문서들을 불러와서 전처리하기
documents = ["사용자가 원하는 정보를 제공하는 텍스트 문서1", "사용자가 필요한 데이터를 포함한 텍스트 문서2", "관련된 주제에 대한 정보를 담은 텍스트 문서3"]
preprocessed_documents = [preprocess(doc) for doc in documents]
# 문서의 벡터 표현 생성
dictionary = corpora.Dictionary(preprocessed_documents)
corpus = [dictionary.doc2bow(doc) for doc in preprocessed_documents]
# LDA 모델 생성
lda = models.LdaModel(corpus, num_topics=3)
# 각 문서를 특정 주제로 분류
for doc in preprocessed_documents:
doc_bow = dictionary.doc2bow(doc)
doc_topic_prob = lda.get_document_topics(doc_bow)
top_topic = max(doc_topic_prob, key=lambda x: x[1])[0]
print(f"주제 {top_topic}: {doc}")
위의 코드 예시는 Gensim을 사용하여 LDA 모델을 생성하고, 각 문서를 특정 주제로 분류하는 방법을 보여줍니다. 입력된 문서들을 사전 처리한 후 LDA 모델을 학습시켜 분류를 수행합니다. 이를 통해 특정 주제와 관련된 문서들을 필터링할 수 있습니다.
이와 같은 필터링 방법들을 사용하여 텍스트 기반 검색 시스템의 정확도를 높일 수 있습니다. Gensim의 다양한 기능을 활용하면 더욱 효과적인 필터링을 구현할 수 있습니다.
References:
#NLP #검색시스템