[python] gensim을 활용한 문서 토픽 시각화 방법
Gensim은 Python에서 자연어 처리를 위한 라이브러리로, 토픽 모델링과 문서 유사도 분석 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 이번 블로그에서는 Gensim을 사용하여 문서 토픽을 시각화하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
목차
- Gensim 소개
- 문서 토픽 모델링
- 문서 토픽 시각화
- 결론
1. Gensim 소개
Gensim은 unsupervised 문서 토픽 모델링 및 자연어 처리를 위한 Python 라이브러리로, Word2Vec, Doc2Vec, LDA 등 다양한 기능을 제공합니다. 특히, 대용량 텍스트 데이터셋에 대해 효율적인 처리를 지원하는 것이 특징입니다.
2. 문서 토픽 모델링
Gensim을 사용하여 문서 토픽 모델링을 수행하려면, 먼저 텍스트 데이터를 전처리하여 적합한 형식으로 변환해야 합니다. 그 후, Gensim의 LDA 모델을 활용하여 문서의 토픽을 추출할 수 있습니다.
from gensim import corpora, models
# 텍스트 데이터 전처리
processed_text = preprocess(text_data)
# 단어 사전 생성
dictionary = corpora.Dictionary(processed_text)
# 단어-문서 행렬 생성
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in processed_text]
# LDA 모델 학습
lda_model = models.LdaModel(corpus, num_topics=3, id2word=dictionary, passes=10)
3. 문서 토픽 시각화
학습된 LDA 모델을 시각화하기 위해, pyLDAvis 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 이 라이브러리를 활용하면, 토픽 간의 상대적인 중요도를 시각적으로 표현할 수 있습니다.
import pyLDAvis.gensim
# 시각화
pyLDAvis.enable_notebook()
vis = pyLDAvis.gensim.prepare(lda_model, corpus, dictionary)
pyLDAvis.save_html(vis, 'lda_visualization.html')
4. 결론
이처럼 Gensim을 활용하여 문서 토픽을 모델링하고 시각화하는 것은 자연어 처리 및 텍스트 분석 작업에서 중요한 부분입니다. Gensim을 이용하면 간편하게 효과적인 토픽 모델링과 시각화를 수행할 수 있으며, 다양한 텍스트 데이터셋에 대해 유용한 정보를 얻을 수 있습니다.
References:
- https://radimrehurek.com/gensim/
- https://pyldavis.readthedocs.io/en/latest/
- https://radimrehurek.com/gensim/auto_examples/tutorials/run_lda.html