[go] Go 언어로 문서 유사도를 계산하는 방법

07 Dec 2023

많은 자연어 처리 애플리케이션에서 문서 유사도를 계산하는 것은 중요한 작업입니다. Go 언어는 이러한 작업을 수행할 수 있는 강력한 도구를 제공합니다. 이번 글에서는 Go 언어를 사용하여 문서 유사도를 계산하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

Tf-idf (Term Frequency-Inverse Document Frequency)

Tf-idf는 자연어 처리 분야에서 많이 사용되는 문서 유사도 측정 방법 중 하나입니다. 이 방법은 문서 내에서 단어의 빈도와 전체 문서 집합에서의 단어의 역문서 빈도를 고려하여 문서 간의 유사도를 계산합니다.

Go 언어에서 Tf-idf를 계산하기 위해, 우선 문서를 토큰화하고 각 토큰의 빈도수를 계산해야 합니다. 다음은 Go 언어를 사용하여 Tf-idf를 계산하는 예제 코드입니다:

import (
    "github.com/kljensen/snowball"
    "github.com/kljensen/snowball/english"
    "github.com/reiver/go-porterstemmer"
    "strings"
)

func tokenize(text string) []string {
    words := strings.Fields(text)
    tokens := make([]string, 0)
    for _, word := range words {
        stemmed := porterstemmer.StemString(word)
        tokens = append(tokens, snowball.Stem(word, english.Stemmer))
    }
    return tokens
}

func calculateTfIdf(documents []string) map[string]map[string]float64 {
    tfidf := make(map[string]map[string]float64)
    docCount := len(documents)

    for _, document := range documents {
        tokens := tokenize(document)
        tf := make(map[string]float64)

        for _, token := range tokens {
            tf[token]++
        }

        for token, count := range tf {
            tfidf[token]++

            for otherToken := range tf {
                tfidf[token][otherToken] += count / float64(docCount)
            }
        }
    }

    return tfidf
}

위의 코드에서 tokenize 함수는 입력된 텍스트를 토큰화하고 어간 추출 알고리즘을 적용합니다. 이를 통해 단어의 형태가 변형되더라도 동일한 어간을 가지는 토큰으로 처리할 수 있습니다. calculateTfIdf 함수는 입력된 문서의 Tf-idf 값을 계산하고 맵 형태로 반환합니다.

이제 문서 간의 유사도를 계산하기 위해 계산된 Tf-idf 값을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 두 개의 문서를 비교하고 싶다면 각 문서에 대한 Tf-idf 값을 가져와 유사도를 계산할 수 있습니다.

결론

Go 언어는 문서 유사도를 계산하는 데 사용할 수 있는 다양한 도구와 라이브러리를 제공합니다. Tf-idf는 널리 사용되는 문서 유사도 측정 방법 중 하나입니다. 이번 글에서는 Go 언어를 사용하여 Tf-idf를 계산하는 방법을 알아보았습니다.

더 많은 정보를 알고 싶다면 아래의 참고 자료를 참고하시기 바랍니다.