본 블로그에서는 Gensim 라이브러리를 사용하여 Python에서 문서 유사도를 비교하는 방법을 알아보겠습니다.

소개

Gensim은 Python 프로그래밍 언어 기반의 토픽 모델링 및 자연어 처리를 위한 오픈 소스 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 문서 유사도 측정, 토픽 모델링 및 단어 임베딩과 같은 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있는 강력한 기능을 제공합니다.

문서 유사도 분석 방법

Gensim을 사용하여 문서 유사도를 분석하는 방법은 크게 다음과 같은 단계로 이루어집니다.

1. 문서 전처리

분석하고자 하는 문서들을 토큰화하고, 불용어 제거, 형태소 분석 등의 전처리를 수행합니다.

import gensim
from gensim.parsing.preprocessing import preprocess_documents

# documents: 분석할 문서 리스트
preprocessed_docs = preprocess_documents(documents)

2. 단어 임베딩

전처리된 문서들을 기반으로 단어 임베딩을 수행합니다.

from gensim.models import Word2Vec

# preprocessed_docs: 전처리된 문서 리스트
model = Word2Vec(preprocessed_docs, vector_size=100, window=5, min_count=1, sg=1)

3. 유사도 측정

단어 임베딩을 기반으로 문서 간 유사도를 측정합니다.

# doc1, doc2: 비교할 문서
similarity_score = model.wv.wmdistance(doc1, doc2)

결론

Gensim을 사용하면 간단히 문서 간의 유사도를 측정할 수 있으며, 이를 활용하여 다양한 자연어 처리 작업에 활용할 수 있습니다.

이상으로 Gensim을 활용한 문서 유사도 분석 방법에 대해 알아보았습니다.

참고 문헌: Gensim Documentation