[python] 파이썬 gensim을 활용한 텍스트 분류 방법

19 Dec 2023

python

텍스트 분류는 자연어 처리 분야에서 중요한 주제 중 하나입니다. 이번 게시물에서는 Gensim 라이브러리를 사용하여 텍스트 분류를 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

Gensim이란 무엇인가요?

Gensim은 토픽 모델링, 텍스트 유사성 분석 및 기타 자연어 처리 작업을 위한 파이썬 라이브러리입니다. 이를 활용하여 효과적인 텍스트 분류 모델을 만들 수 있습니다.

Gensim을 사용한 텍스트 분류

Gensim을 사용하여 텍스트 분류를 위한 기본적인 단계는 다음과 같습니다.

단계 1: 텍스트 데이터 불러오기

from gensim import corpora
from gensim.models import LsiModel
from gensim.similarities import MatrixSimilarity

# 텍스트 데이터 불러오기
documents = ["문서1 내용", "문서2 내용", "문서3 내용", ...]

단계 2: 텍스트 전처리 및 벡터화

from gensim import models
from gensim import similarities
from gensim import matutils

# 텍스트 전처리 및 벡터화
vectorizer = models.TfidfModel(vectorizer)
corpus_2d = vectorizer[corpus]
corpus = matutils.Dense2Corpus(corpus_2d)

단계 3: 모델 학습 및 분류

# 모델 학습 및 분류
lsi = models.LsiModel(corpus, id2word=dictionary, num_topics=300)
index = similarities.MatrixSimilarity(lsi[corpus])

단계 4: 새로운 문서 분류

# 새로운 문서 분류
query = "새로운 문서 내용"
query_bow = dictionary.doc2bow(query.lower().split())
query_lsi = lsi[query_bow]
sims = index[query_lsi]

마치며

이상으로 Gensim을 사용하여 텍스트 분류를 수행하는 방법에 대해 살펴보았습니다. Gensim은 강력한 라이브러리로 텍스트 분류 및 다양한 자연어 처리 작업에 유용하게 활용될 수 있습니다. 추가적인 세부적인 내용은 Gensim 공식 문서를 참고하시기 바랍니다.