Gensim은 파이썬으로 구현된 토픽 모델링 및 자연어 처리를 위한 라이브러리이며, 문서 간의 유사도를 계산하는 데 사용될 수 있습니다. 이를 통해 문서 간의 관련성을 평가하거나 유사한 문서를 찾을 수 있습니다. 이에 대한 자주하는 질문과 답변을 살펴보겠습니다.

1. Gensim으로 어떻게 문서 유사도를 계산할 수 있나요?

Gensim을 사용하여 문서 유사도를 계산하려면 먼저 문서를 토큰화하고, 각 문서의 단어를 벡터로 표현해야 합니다. 그런 다음, Gensim에서 제공하는 유사도 측정 함수를 사용하여 벡터 간의 유사도를 계산할 수 있습니다. 가장 일반적으로는 코사인 유사도 또는 자카드 유사도를 활용합니다.

from gensim import corpora, models, similarities
from gensim.similarities import MatrixSimilarity
from gensim.matutils import softcossim
from gensim.models.keyedvectors import KeyedVectors

# 문서 토큰화
doc1 = "Natural language processing is a field of computer science."
doc2 = "Computer science is the study of algorithms and data structures."
tokenized_doc1 = doc1.lower().split()
tokenized_doc2 = doc2.lower().split()

# 문서 벡터화
documents = [tokenized_doc1, tokenized_doc2]
dictionary = corpora.Dictionary(documents)
corpus = [dictionary.doc2bow(doc) for doc in documents]
tfidf = models.TfidfModel(corpus)
corpus_tfidf = tfidf[corpus]

# 유사도 계산
index = similarities.MatrixSimilarity(corpus_tfidf)
sims = index[corpus_tfidf]
print(list(enumerate(sims)))

2. Gensim에서 사용되는 주요 유사도 측정 함수는 무엇인가요?

Gensim에서는 주로 코사인 유사도와 자카드 유사도가 많이 사용됩니다. 코사인 유사도는 두 벡터 간의 각도를 측정하여 유사도를 평가하는 반면, 자카드 유사도는 교차 집합의 크기를 전체 집합의 크기로 나누어 계산됩니다.

3. Gensim을 사용하여 문서 유사도를 계산할 때 고려해야 할 성능 상의 사항은 무엇인가요?

문서 유사도를 계산할 때에는 대용량의 문서 집합에 대해 빠른 계산이 필요할 수 있습니다. 이를 위해 Gensim에서는 희소 행렬이나 코사인 유사도 계산을 효율적으로 처리하기 위한 여러 가지 최적화 기법을 제공합니다. 이를 활용하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.

Gensim을 사용하여 문서 유사도를 계산하는 방법에 대한 자주하는 질문과 답변을 살펴보았습니다. Gensim은 다양한 유사도 측정 방법과 성능 최적화를 통해 효과적으로 문서 간의 유사도를 계산할 수 있습니다.