토픽 모델링은 문서 집합에서 숨겨진 의미 구조를 발견하는 기술로, 이를 위해 Gensim 라이브러리를 사용할 수 있습니다. Gensim은 Python으로 작성된 토픽 모델링과 자연어 처리를 위한 라이브러리로, LDA(Latent Dirichlet Allocation) 등의 토픽 모델링 알고리즘을 제공합니다.

Gensim을 사용하여 토픽 모델링을 수행할 때, 다양한 파라미터들을 조절하여 모델의 성능을 높일 수 있습니다. 주요 파라미터들은 다음과 같습니다.

주요 파라미터

1. corpus

• 설명: 텍스트 데이터를 숫자로 나타낸 문서-단어 행렬입니다.
• 예시 코드:

    corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
  

2. num_topics

• 설명: 생성하려는 토픽의 수를 의미합니다.
• 예시 코드:

    num_topics = 10
  

3. chunksize

• 설명: 훈련 중에 사용되는 문서의 크기입니다. 클수록 속도는 느리지만 메모리 효율성이 높아집니다.
• 예시 코드:

    chunksize = 100
  

4. passes

• 설명: 알고리즘에 전체 말뭉치를 보여주는 횟수입니다. 값이 높을수록 품질은 높아지지만, 시간은 오래 걸릴 수 있습니다.
• 예시 코드:

    passes = 10
  

5. iterations

• 설명: 각 문서의 각 단어에 대해 알고리즘의 훈련 반복 수를 의미합니다.
• 예시 코드:

    iterations = 50
  

6. alpha

• 설명: 문서-토픽 분포에 대한 하이퍼파라미터로, 값이 작을수록 토픽이 다양해지고, 클수록 각 문서가 특정 토픽에 집중되는 경향이 있습니다.
• 예시 코드:

    alpha = 'auto'
  

7. eta

• 설명: 토픽-단어 분포에 대한 하이퍼파라미터로, 값이 작을수록 각 토픽이 다양해지고, 클수록 각 토픽이 특정 단어에 집중되는 경향이 있습니다.
• 예시 코드:

    eta = 'auto'
  

이러한 주요 파라미터들을 조절하여 효율적인 토픽 모델링을 수행할 수 있습니다. Gensim 라이브러리의 다양한 기능을 활용하여 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.

더 많은 정보를 원하시면 Gensim 공식 문서를 참고하실 수 있습니다.

이상으로 파이썬 Gensim을 이용한 토픽 모델링 주요 파라미터에 대한 설명을 마치겠습니다.