Gensim은 Python에서 자연어 처리를 위한 라이브러리로, 문서 임베딩을 위한 Word2Vec, Doc2Vec 등의 기능을 제공합니다. 이 글에서는 Gensim을 사용하여 문서 임베딩을 수행할 때 사용되는 주요 파라미터들에 대해 설명하겠습니다.

Word2Vec 모델 파라미터

Word2Vec 모델은 단어간의 의미론적 유사성을 학습하는 데 사용되며, 다음과 같은 주요 파라미터를 갖습니다:

1. size: 단어 벡터의 차원을 지정하며, 보통 수백 개의 차원으로 설정됩니다.
2. window: 주변 단어의 최대 거리를 지정하며, 이 거리 이내에 있는 단어들만 학습에 활용됩니다.
3. min_count: 모델 학습에 사용될 단어의 최소 등장 횟수를 의미하며, 빈도가 적은 단어들을 제거하는 데 활용됩니다.

from gensim.models import Word2Vec

# 모델 초기화
model = Word2Vec(sentences, size=100, window=5, min_count=1)

Doc2Vec 모델 파라미터

Doc2Vec 모델은 단어와 문서 간의 상호작용을 반영하여 문서 벡터를 학습합니다. 주요 파라미터는 다음과 같습니다:

1. vector_size: 문서 벡터의 차원을 지정하며, 일반적으로 Word2Vec 모델과 동일한 차원을 갖습니다.
2. window: 단어 임베딩과 마찬가지로, 주변 단어의 최대 거리를 지정합니다.
3. min_count: 사용할 최소 단어 빈도를 지정하며, 일반적으로 Word2Vec과 유사하게 설정됩니다.

from gensim.models import Doc2Vec

# 모델 초기화
model = Doc2Vec(documents, vector_size=100, window=5, min_count=1)

Gensim을 사용하여 문서 임베딩을 수행할 때 위와 같은 파라미터를 조정하여 모델을 설정할 수 있습니다.