본 포스팅에서는 파이썬의 Gensim 라이브러리를 사용하여 문서군집화(clustering)를 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

문서군집화란?

문서군집화는 비지도학습(unsupervised learning)의 한 방법으로, 비슷한 속성이나 주제를 갖는 문서를 함께 묶는 작업을 말합니다. 이는 대량의 문서 데이터를 자동으로 정리하고 분류하는 데 유용한 방법이며, 정보 검색, 텍스트 요약, 추천 시스템 등에 활용됩니다.

Gensim이란?

Gensim은 파이썬의 자연어 처리 라이브러리로, 토픽 모델링, 문서 유사도 계산, 토픽 추출 등 다양한 기능을 제공합니다. 특히 Word2Vec 등의 모델을 이용하여 단어나 문장의 분산 표현을 학습하고 활용할 수 있습니다.

Gensim을 활용한 문서군집화 방법

Gensim을 사용하여 문서군집화를 수행하는 과정은 다음과 같습니다.

1. 텍스트 전처리
   • 문서들을 토큰화하고 정제합니다. 불용어 제거, 특수문자 제거, 형태소 분석 등을 수행합니다.
2. 단어 임베딩 생성
   • Word2Vec 또는 Doc2Vec과 같은 임베딩 모델을 사용하여 단어 또는 문서의 벡터 표현을 생성합니다.
3. 문서 표현 생성
   • 문서들의 단어 벡터를 평균하거나 가중합하여 문서를 벡터로 표현합니다.
4. 군집화 수행
   • 생성된 문서 벡터를 이용하여 K-평균이나 DBSCAN 등의 알고리즘을 사용하여 문서군집화를 수행합니다.

아래는 Gensim을 활용하여 문서군집화를 수행하는 간단한 예제 코드입니다.

from gensim.models import Word2Vec
from gensim.models.doc2vec import Doc2Vec
from gensim import corpora
from gensim.models import TfidfModel
from gensim.models import KeyedVectors
from gensim import similarities

# 텍스트 전처리 및 단어 임베딩 생성
# ...

# 문서 표현 생성
# ...

# 군집화 수행
# ...

결론

이상으로 Gensim을 사용하여 파이썬에서 문서군집화를 수행하는 방법에 대해 알아보았습니다. Gensim의 다양한 기능을 활용하여 효과적인 문서군집화를 구현할 수 있으며, 실제 비즈니스나 연구에서 다양한 응용을 찾아볼 수 있을 것입니다.

Happy coding! 🐍