이번 포스트에서는 파이썬의 Gensim 라이브러리를 사용하여 문서 유사도를 분석하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

Gensim이란?

Gensim 은 파이썬의 자연어 처리를 위한 라이브러리 중 하나로, 문서 유사도 비교, 문서 군집화, 주제 모델링 등 다양한 기능을 제공하는 라이브러리입니다.

문서 유사도 분석이란?

문서 유사도 분석 은 주어진 문서들 간의 유사성을 측정하는 작업을 말합니다. 이를 통해 특정 문서와 유사한 문서를 검색하거나, 문서 간의 상대적인 유사성을 파악할 수 있습니다.

Gensim을 활용한 문서 유사도 분석 과정

1. 문서 전처리: 텍스트 데이터의 정제와 전처리 작업을 수행합니다.
2. 단어 임베딩: 단어를 벡터로 변환하여 문서를 수치화합니다.
3. 유사도 계산: 변환된 벡터를 바탕으로 문서 간의 유사도를 계산합니다.
4. 결과 분석: 유사도 계산 결과를 분석하여 의미 있는 정보를 도출합니다.

from gensim import corpora, models, similarities
# 문서 전처리
documents = ["First document", "Second document"]
texts = [[word for word in document.lower().split()] for document in documents]
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
# 단어 임베딩
tfidf = models.TfidfModel(corpus)
corpus_tfidf = tfidf[corpus]
# 유사도 계산
index = similarities.MatrixSimilarity(corpus_tfidf)
sims = index[corpus_tfidf]

위의 코드는 Gensim을 사용하여 문서 유사도 분석을 수행하는 과정을 보여줍니다.

Gensim을 사용하면 효율적으로 문서 유사도 분석을 수행할 수 있으며, 다양한 응용 분야에서 활용할 수 있는 유용한 라이브러리입니다.

참고: Gensim 공식 문서