[python] gensim을 활용한 단어 임베딩 성능 비교
단어 임베딩은 자연어 처리에서 중요한 부분입니다. Word2Vec, GloVe, FastText 등 다양한 임베딩 알고리즘이 있지만, 각각의 성능을 비교해 보는 것이 중요합니다.
이번 포스팅에서는 Gensim 라이브러리를 활용하여 Word2Vec, GloVe, FastText 등의 성능을 비교하는 방법을 알아보겠습니다.
목차
Word2Vec 성능 비교
Gensim 라이브러리를 사용하여 Word2Vec 모델을 훈련시키고, 특정 태스크에 대한 성능을 측정하는 방법을 설명하겠습니다.
# 예시 코드
from gensim.models import Word2Vec
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# Word2Vec 모델 훈련
model = Word2Vec(sentences, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4)
# 단어 유사도 측정
similarity = model.wv.similarity('apple', 'orange')
GloVe 성능 비교
Gensim을 이용하여 훈련된 GloVe 단어 임베딩의 성능을 평가하는 방법에 대해 살펴보겠습니다.
# 예시 코드
from gensim.scripts.glove2word2vec import glove2word2vec
from gensim.models import KeyedVectors
# 기존 GloVe 모델을 Word2Vec 형식으로 변환
glove_input_file = 'glove.6B.100d.txt'
word2vec_output_file = 'glove.6B.100d.word2vec'
glove2word2vec(glove_input_file, word2vec_output_file)
# 변환된 모델 로드
model = KeyedVectors.load_word2vec_format(word2vec_output_file, binary=False)
# 단어 유사도 측정
similarity = model.similarity('apple', 'orange')
FastText 성능 비교
마지막으로, Gensim을 이용하여 훈련된 FastText 모델의 성능을 측정하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
# 예시 코드
from gensim.models import FastText
# FastText 모델 훈련
model = FastText(sentences, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4)
# 단어 유사도 측정
similarity = model.wv.similarity('apple', 'orange')
이와 같은 방법을 통해, Gensim을 활용하여 Word2Vec, GloVe, FastText 등의 단어 임베딩 모델의 성능을 비교하고 평가할 수 있습니다.
참고 문헌
- Gensim Documentation: Link
- GloVe: Global Vectors for Word Representation: Link
- FastText: Enriching Word Vectors with Subword Information: Link
위의 방법들은 Gensim 4.0.0 버전 기준으로 작성되었으며, 향후 버전 업데이트에 따라 변경될 수 있습니다.