Gensim은 Python의 토픽 모델링 및 자연어 처리를 위한 오픈 소스 라이브러리로, 텍스트 문서들을 군집화하는 데 널리 사용됩니다. 이 블로그 포스트에서는 Gensim을 사용하여 문서 군집화의 성능을 평가하는 여러 방법에 대해 소개하겠습니다.

성능 평가 지표

문서 군집화의 성능을 측정하기 위해 다음과 같은 지표를 활용할 수 있습니다.

1. 실루엣 점수 (Silhouette Score)

실루엣 점수는 각 데이터 포인트의 군집 내 응집성과 군집 간 분리성을 측정하는 지표로, -1에서 1 사이의 값을 가집니다. 높은 실루엣 점수는 더 좋은 군집화를 나타냅니다.

2. 내부 평가 지표와 외부 평가 지표

내부 평가 지표는 데이터 자체의 분포를 기반으로 하는 지표로, 군집 간 거리 또는 군집 내 응집성을 측정합니다. 외부 평가 지표는 사전에 알려진 실제 군집 정보와 비교하여 군집화의 성능을 측정합니다.

Gensim을 활용한 성능 평가 예제

from gensim import corpora, models
from sklearn import metrics

# 토픽 모델링을 통한 문서 군집화 수행
# ...

# 군집 결과 평가
# 실루엣 점수 계산
silhouette_score = metrics.silhouette_score(data, labels)

# 다른 평가 지표 계산
# ...

위의 예제 코드는 Gensim을 사용하여 토픽 모델링을 수행하고, 군집 결과를 평가하기 위해 실루엣 점수를 계산하는 방법을 보여줍니다.

Gensim을 사용하여 텍스트 문서를 군집화할 때 성능을 평가하는 접근 방법과 지표들을 이해하고 활용한다면, 효과적인 문서 군집화 모델을 개발할 수 있을 것입니다.

참고 자료

• Gensim 공식 문서: https://radimrehurek.com/gensim/
• Scikit-learn metrics 모듈 문서: https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.metrics