[python] 파이썬 gensim을 이용한 LDA 모델 성능 평가 방법

19 Dec 2023

python

이번 포스트에서는 파이썬의 Gensim 라이브러리를 사용하여 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation, LDA) 모델의 성능을 평가하는 방법에 대해 알아보겠습니다. LDA는 토픽 모델링에 널리 사용되는 방법으로, 단어들이 주제에 속할 확률을 예측하는 기법입니다. 이를 통해 문서의 토픽 분포를 알 수 있으며, 이를 통해 문서 간 유사성을 분석하거나 정보 검색 및 분류에 활용할 수 있습니다.

준비물

Gensim 설치: Gensim은 파이썬의 자연어 처리 라이브러리로, LDA 모델을 간단하게 구현할 수 있습니다. 아래와 같이 Gensim을 설치합니다.
```
 pip install gensim
```
데이터셋: LDA 모델을 평가하기 위한 적절한 데이터셋이 필요합니다. 예를 들어 뉴스 기사나 논문 등의 텍스트 데이터를 사용할 수 있습니다.

성능 평가 방법

Perplexity

LDA 모델의 성능을 평가하는 대표적인 방법 중 하나는 Perplexity입니다. Perplexity는 언어 모델의 성능을 나타내는 지표로, 각 문서의 확률을 통해 모델이 얼마나 혼란스러운지를 나타냅니다.

Gensim을 사용하여 LDA 모델을 학습한 후, log_perplexity() 메서드를 통해 Perplexity를 계산할 수 있습니다.

from gensim.models import LdaModel
from gensim.corpora import Dictionary

# Dictionary와 Corpus 생성

# LDA 모델 학습

# Perplexity 계산
perplexity = lda_model.log_perplexity(corpus)

Cohesion Score

또 다른 평가 방법으로는 Cohesion Score가 있습니다. Cohesion Score는 각 토픽 내 단어들 사이의 응집력을 나타내는 지표로, 각 토픽이 서로 관련 있는 단어들로 구성되어 있는지를 판단합니다.

top_topics() 메서드를 사용하여 각 토픽의 Cohesion Score를 계산할 수 있습니다.

cohesion_score = lda_model.top_topics(corpus)

마무리

이상으로 파이썬 Gensim을 사용하여 LDA 모델의 성능을 평가하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이를 통해 얻은 평가 지표를 토대로 모델을 개선하거나 적절한 하이퍼파라미터를 선택할 수 있을 것입니다.

더 많은 성능 평가 방법 및 모델 튜닝 방법에 대해 알고 싶다면 Gensim 공식 문서를 참고하세요.