본 포스트에서는 gensim 라이브러리를 활용하여 문서군집화의 성능을 평가하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

성능 평가 방법

1. 군집 내 응집력과 군집 간 분리력을 측정하는 것이 중요합니다.
2. 실루엣 점수는 군집화의 응집력과 분리력을 종합적으로 평가하는 지표로 자주 사용됩니다.
3. 토픽 모델링의 경우, 일관성 점수를 활용하여 토픽의 일관성을 측정할 수 있습니다.

gensim을 사용한 성능 평가

다음은 gensim을 사용하여 성능 평가를 수행하는 과정입니다.

from gensim.models import Word2Vec
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn import metrics

# 모델 학습 및 군집화
model = Word2Vec(sentences, min_count=1)
X = model[model.wv.vocab]
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
kmeans.fit(X)
labels = kmeans.labels_

# 실루엣 점수 계산
silhouette_score = metrics.silhouette_score(X, labels, metric='euclidean')
print("실루엣 점수:", silhouette_score)

결론

본 포스트에서는 gensim을 사용하여 문서군집화의 성능을 평가하는 방법에 대해 간략하게 알아보았습니다. 다양한 성능 평가 방법을 활용하여 군집화 모델의 성능을 정량화하고, 이를 통해 모델의 품질을 높일 수 있습니다.