[python] 파이썬 gensim과 Word2Vec의 차이와 활용 방법
이번에는 Gensim과 Word2Vec에 대해 알아보겠습니다. Gensim은 토픽 모델링과 자연어 처리를 위한 오픈 소스 라이브러리이며, Word2Vec은 자연어 처리를 위한 알고리즘입니다.
Gensim과 Word2Vec
Gensim은 Python에서 사용할 수 있는 자연어 처리를 위한 라이브러리로, LDA(Latent Dirichlet Allocation) 및 Word2Vec과 같은 다양한 토픽 모델링 알고리즘을 제공합니다. Gensim은 대량의 텍스트 데이터를 쉽게 처리하고 분석할 수 있는 강력한 도구입니다.
Word2Vec은 마이크로소프트 연구원 토마스 미코로프(Tomas Mikolov)가 개발한 단어 임베딩 알고리즘입니다. 단어를 공간상의 벡터로 매핑하여 단어 간의 의미적 유사성을 측정할 수 있게 합니다.
Gensim 및 Word2Vec 활용 방법
Gensim을 사용하여 Word2Vec 모델을 학습하고 활용하는 방법은 아래와 같습니다.
from gensim.models import Word2Vec
sentences = [["I", "love", "nlp"], ["I", "love", "to", "learn"]]
# Word2Vec 모델 학습
model = Word2Vec(sentences, min_count=1)
# 단어 벡터 확인
vector = model.wv['love']
# 단어 간 유사성 계산
similarity = model.wv.similarity('love', 'learn')
위 코드를 통해 Gensim 라이브러리를 사용하여, 단어 임베딩 모델인 Word2Vec을 학습하고, 단어 벡터를 확인하며, 단어 간의 유사성을 계산할 수 있습니다.
Gensim에는 많은 다양한 기능이 있으며, 이번 글에서는 Word2Vec에 대한 간단한 활용만을 다뤘습니다.
마무리
이렇게 Gensim과 Word2Vec은 자연어 처리 분야에서 널리 사용되는 유용한 도구와 알고리즘이며, 다양한 자연어 처리 과제에 활용될 수 있습니다. 추가적으로 더 많은 기능과 활용 방법을 자세히 공부하여 자연어 처리 분야에서의 실무에 적용해 보시기를 권장합니다.