Gensim은 파이썬으로 작성된 토픽 모델링 및 자연어 처리를 위한 라이브러리로, 문서군집화에 많이 사용됩니다. Gensim을 사용하여 문서를 군집화할 때 중요한 몇 가지 파라미터가 있습니다. 이 블로그에서는 그 중 일부를 살펴보겠습니다.

1. num_topics

num_topics는 군집화할 토픽의 수를 나타냅니다. 이 값은 군집화 결과에 큰 영향을 줍니다. 너무 적게 설정하면 세부적으로 구분되지 않고, 너무 많이 설정하면 해석이 어려워질 수 있습니다.

2. passes

passes는 전체 데이터를 몇 번 반복하여 학습할지를 결정합니다. 이 값이 클수록 모델 정확도는 높아지지만, 학습 시간은 길어집니다.

3. iterations

iterations는 한 번의 학습 과정에서 반복하는 횟수를 나타냅니다. 이 값이 클수록 모델의 정확도가 높아지지만, 학습 시간이 증가합니다.

4. chunksize

chunksize는 메모리를 효율적으로 사용하기 위해 문서를 조각으로 나누는 크기를 나타냅니다. 큰 값일수록 메모리 효율이 좋아지지만, 속도가 느려질 수 있습니다.

이러한 파라미터를 조정하여 Gensim을 사용하여 문서를 군집화할 때 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.

본 포스팅은 Gensim 공식 문서 및 관련 자료를 참고하여 작성되었습니다.

감사합니다.