Gensim을 사용하여 텍스트 분류 모델의 정확도 평가를 위한 차원 축소 기법 알아보기

09 Nov 2023

gensim

텍스트 분류 모델의 성능을 평가하고 개선하기 위해 차원 축소 기법은 유용한 방법 중 하나입니다. 이번 블로그 포스트에서는 Gensim 라이브러리를 사용하여 텍스트 분류 모델의 정확도 평가를 위한 차원 축소 기법을 알아보겠습니다.

1. 차원 축소란 무엇인가요?

차원 축소는 고차원의 데이터를 저차원으로 변환하는 기법입니다. 텍스트 분류 문제에서는 많은 수의 피처들로 표현된 텍스트 데이터를 상대적으로 적은 수의 피처로 압축하는 방법입니다. 이렇게 압축된 피처들을 사용하여 모델을 학습하고 성능을 평가할 수 있습니다.

2. Gensim 라이브러리 소개

Gensim은 Python에서 자연어 처리를 위한 라이브러리로, 텍스트 처리와 토픽 모델링에 많이 사용됩니다. Gensim을 사용하면 텍스트 데이터를 벡터로 변환하고, 벡터 간의 유사성을 계산할 수 있습니다.

3. 텍스트 데이터 벡터화

텍스트 데이터를 벡터로 변환하는 과정을 텍스트 벡터화라고 합니다. Gensim을 사용하여 텍스트 데이터를 벡터화할 수 있습니다. 예를 들어, Word2Vec 모델을 사용하여 단어를 벡터로 변환할 수 있습니다.

import gensim

# 텍스트 데이터 로드
text_data = ["I love to travel", "I enjoy hiking", "I like reading books"]

# Word2Vec 모델 학습
model = gensim.models.Word2Vec(text_data, min_count=1)

# 단어 벡터 확인
vector = model.wv["travel"]
print(vector)

차원 축소

텍스트 데이터를 벡터로 변환한 후에는 차원 축소 기법을 적용해야 합니다. 주요 차원 축소 알고리즘 중 하나는 주성분 분석(PCA)입니다. PCA를 사용하여 벡터화된 텍스트 데이터의 차원을 축소할 수 있습니다. 아래의 예제 코드는 Gensim을 사용하여 PCA를 적용하는 방법을 보여줍니다.

from gensim.models import Word2Vec
from sklearn.decomposition import PCA
import matplotlib.pyplot as plt

# 텍스트 데이터 로드
text_data = ["I love to travel", "I enjoy hiking", "I like reading books"]

# Word2Vec 모델 학습
model = Word2Vec(text_data, min_count=1)

# 단어 벡터 추출
X = model[model.wv.vocab]

# PCA를 사용하여 차원 축소
pca = PCA(n_components=2)
result = pca.fit_transform(X)

# 축소된 차원으로 플롯 그리기
plt.scatter(result[:, 0], result[:, 1])
plt.show()

5. 결과 평가

차원 축소를 적용한 후에는 텍스트 분류 모델의 성능을 평가할 수 있습니다. 예를 들어, K-fold 교차 검증을 사용하여 모델의 정확도를 평가할 수 있습니다.

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 로지스틱 회귀 모델 초기화
model = LogisticRegression()

# K-fold 교차 검증을 사용하여 모델의 정확도 평가
scores = cross_val_score(model, result, labels, cv=5)
print("평균 정확도:", scores.mean())

결론

이번 포스트에서는 Gensim 라이브러리를 사용하여 텍스트 분류 모델의 정확도 평가를 위한 차원 축소 기법을 알아보았습니다. 차원 축소를 통해 텍스트 데이터를 벡터화하고 모델의 성능을 평가하는 방법을 익힐 수 있었습니다. 차원 축소 기법은 텍스트 분류 문제에서 모델의 성능을 향상시키는 데 유용한 방법입니다.

참고 자료

Gensim Documentation: https://radimrehurek.com/gensim/index.html
PCA in Python: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.PCA.html
sklearn Documentation: https://scikit-learn.org/stable/

#텍스트분류 #차원축소