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[go] Go 언어로 Word2Vec을 활용한 단어 임베딩 방법

Word2Vec은 자연어 처리 분야에서 많이 활용되는 단어 임베딩 알고리즘입니다. 단어를 고차원 공간에 벡터로 표현하여 의미적 관계를 포착할 수 있게 해줍니다. Go 언어에서도 Word2Vec을 활용하여 단어 임베딩을 구현할 수 있습니다.

패키지 설치

먼저 Go 언어의 Word2Vec을 구현하기 위해 Go Word2Vec 패키지를 설치해야 합니다. 다음과 같이 명령어를 실행하여 패키지를 설치합니다.

go get github.com/goml/gobrain

데이터 준비

Word2Vec 알고리즘을 적용하기 위해서는 학습 데이터를 준비해야 합니다. 학습에 사용할 텍스트 파일을 준비하고 각 문장을 줄 단위로 구분합니다.

Word2Vec 모델 학습

다음은 Go 언어에서 Word2Vec 모델을 학습하는 예제 코드입니다.

package main

import (
	"bufio"
	"fmt"
	"log"
	"os"
	"strings"

	"github.com/goml/gobrain"
)

func main() {
	// 데이터 파일 읽기
	file, err := os.Open("data.txt")
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	defer file.Close()

	// 문장 단위로 데이터 읽기
	scanner := bufio.NewScanner(file)
	text := ""
	for scanner.Scan() {
		line := scanner.Text()
		text += line + " "
	}
	if err := scanner.Err(); err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

	// 문장을 단어로 분리
	words := strings.Fields(text)

	// Word2Vec 모델 생성
	model := &gobrain.FeedForward{}

	// 학습 데이터 생성
	patterns := make([][]float64, len(words)-1)
	for i := 0; i < len(words)-1; i++ {
		patterns[i] = []float64{float64(words[i]), float64(words[i+1])}
	}

	// 모델 학습
	model.Train(patterns, patterns, 1000, 0.6, 0.4)

	// 단어 임베딩 출력
	for _, word := range words {
		vector := model.Update([]float64{float64(word)})
		fmt.Println(word, vector)
	}
}

위 코드에서 data.txt 파일에 학습 데이터를 기록한 후 실행하면 단어 임베딩 벡터가 출력됩니다.

결론

위의 예제 코드를 통해 Go 언어에서 Word2Vec을 활용하여 단어 임베딩을 구현할 수 있습니다. 이를 통해 단어 간 의미적 관계를 포착하여 다양한 자연어 처리 작업에 활용할 수 있습니다.

참고 자료

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