[go] Go 언어로 토픽 모델링을 수행하는 방법

07 Dec 2023

토픽 모델링은 문서 집합에서 주제를 추출하는 자연어 처리 기술입니다. Go 언어는 효율적인 병렬 처리와 강력한 텍스트 처리 기능을 제공하여 토픽 모델링을 수행하는 데 이상적인 선택입니다. 이번 블로그 포스트에서는 Go 언어의 라이브러리인 “go-lda”를 사용하여 토픽 모델링을 수행하는 방법을 알아보겠습니다.

1. go-lda 설치

go-lda는 Go 언어로 구현된 토픽 모델링 라이브러리로, 다음 명령어를 사용하여 설치할 수 있습니다:

go get github.com/blei-lab/go-lda

2. 텍스트 데이터 준비

토픽 모델링을 수행할 텍스트 데이터를 준비해야 합니다. 예를 들어, 각 문서를 개별 텍스트 파일로 저장하거나 하나의 텍스트 파일에 모든 문서를 포함시킬 수 있습니다. 데이터를 준비한 후, 이를 Go 언어로 읽어와서 처리할 수 있습니다.

3. 토픽 모델링 알고리즘 적용

다음은 Go 언어로 토픽 모델링 알고리즘을 적용하는 단계입니다. 먼저, 필요한 패키지를 가져오고 데이터를 로드합니다:

import (
    "fmt"
    "github.com/blei-lab/go-lda"
    // 다른 필요한 패키지들
)

func main() {
    // 텍스트 데이터 로드
    
    // go-lda 모델링을 위한 설정
    
    // 알고리즘 적용
}

다음으로, go-lda 라이브러리를 사용하여 모델을 설정하고 알고리즘을 적용합니다:

// 사전 설정
corpus := lda.NewCorpus()
for _, doc := range documents {
    // 각 문서를 Corpus에 추가
    corpus.AddDocument(doc)
}

// 모델 설정
model := lda.NewModel(corpus, numTopics, alpha, beta, burnIn, numIterations)

// 알고리즘 적용
model.Run()

위 코드에서 documents는 텍스트 문서의 슬라이스이며, numTopics는 추출할 토픽의 수, alpha는 주제 분포의 초기 하이퍼파라미터, beta는 단어 분포의 초기 하이퍼파라미터, burnIn은 초기 단계 수, numIterations은 총 반복 횟수입니다.

4. 결과 분석

토픽 모델링 알고리즘이 실행되면, 주제 별 단어 분포와 주제 별 문서 분포를 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같이 주제 별로 가장 일반적인 단어를 출력할 수 있습니다:

// 주제 별 단어 분포 출력
for k, v := range model.TermsInTopic(numTopWords) {
    fmt.Printf("Topic %d:", k)
    for _, word := range v {
        fmt.Printf(" %s", word)
    }
    fmt.Println()
}

// 주제 별 문서 분포 출력
for i, doc := range corpus.Documents() {
    docTopicDist := model.DocumentTopicDistribution(i)
    fmt.Printf("Document %d - Topic Distribution:", i)
    for topic, prob := range docTopicDist {
        fmt.Printf(" Topic %d: %.2f", topic, prob)
    }
    fmt.Println()
}

위 코드에서 numTopWords는 각 주제에서 표시할 상위 단어의 수입니다.

결론

Go 언어를 사용하여 토픽 모델링 알고리즘을 구현하는 방법을 살펴보았습니다. go-lda 라이브러리를 활용하면 효과적으로 텍스트 데이터에서 주제를 추출할 수 있습니다. 추가적으로, go-lda에는 수행 시간을 줄이기 위해 병렬 처리 기능도 제공되므로 대량의 텍스트 데이터를 처리하는 데도 유용하게 사용할 수 있습니다.

1. go-lda 설치

2. 텍스트 데이터 준비

3. 토픽 모델링 알고리즘 적용

4. 결과 분석

결론

참고 자료