[python] gensim을 활용한 텍스트 데이터 분류 성능 평가 방법

19 Dec 2023

python

본 포스트에서는 Gensim 패키지를 활용하여 텍스트 데이터를 분류하고 성능을 평가하는 방법에 대해 알아보겠습니다. Gensim은 Python에서 사용할 수 있는 자연어 처리를 위한 라이브러리로, 문서 유사성 분석, 주제 모델링, 토픽 모델링 등 다양한 기능을 제공합니다.

1. Gensim이란 무엇인가?

Gensim은 Python의 자연어 처리를 위한 라이브러리로, 토픽 모델링, 문서 유사성 분석, 토픽 모델링 등의 기능을 제공합니다. 주로 텍스트 데이터의 분석, 처리, 모델링을 위해 사용됩니다.

2. 텍스트 데이터 분류를 위한 Gensim 활용 방법

Gensim을 사용하여 텍스트 데이터를 분류하기 위해서는 다음과 같은 단계를 거칩니다.

from gensim.models import Doc2Vec
from gensim.models.doc2vec import TaggedDocument
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

데이터 전처리: 텍스트 데이터를 전처리하여 Gensim이 사용할 수 있는 형태로 변환합니다.
Doc2Vec 모델 학습: Gensim의 Doc2Vec 모델을 사용하여 데이터를 벡터화하고, 분류 모델 학습을 위한 입력으로 사용합니다.
분류 모델 학습: 벡터화된 데이터를 사용하여 분류 모델을 학습시킵니다.

3. 분류 성능 평가 방법

텍스트 데이터 분류 모델의 성능을 평가하기 위한 방법으로는 Precision, Recall, F1 Score 등의 지표를 활용할 수 있습니다. 또한, ROC curve나 AUC 등의 지표를 사용하여 모델의 성능을 시각화하고 평가할 수 있습니다.

4. 결론

본 포스트에서는 Gensim을 사용하여 텍스트 데이터를 분류하고, 분류 모델의 성능을 평가하는 방법에 대해 간단히 살펴보았습니다. Gensim을 활용하여 텍스트 데이터를 다루는 데에는 많은 장점이 있으며, 분류 모델의 성능을 평가하는 다양한 방법을 활용하여 모델의 품질을 파악할 수 있습니다.

목차

1. Gensim이란 무엇인가?

2. 텍스트 데이터 분류를 위한 Gensim 활용 방법

3. 분류 성능 평가 방법

4. 결론

참고 자료