문서군집화는 비슷한 주제나 내용을 갖는 문서들을 그룹으로 모아주는 기술이다. 파이썬의 gensim 패키지는 LDA(Latent Dirichlet Allocation)와 같은 기법을 이용하여 문서군집화 작업을 수행할 수 있다. 하지만 이 과정에서 다양한 문제가 발생할 수 있으며, 이를 해결하는 방법을 알아보겠다.

1. 문제: 메모리 부족

gensim을 사용하여 대규모 문서를 군집화하려고 하면 메모리 부족으로 인해 작업이 중단될 수 있다.

해결 방법:

• 메모리 효율적인 처리: gensim의 MemoryFriendlyCorpus 함수를 사용하여 메모리 사용량을 줄일 수 있다.
• 큰 문서 집합 분할: 문서를 작은 덩어리로 나누어 작업을 수행한 후에 결과를 병합하는 방법을 고려해볼 수 있다.

2. 문제: 적절한 군집 수 찾기

적절한 군집 수를 찾기 위해서는 여러 모델을 만들고 평가하는 시간과 노력이 필요하다.

해결 방법:

• 일관성 점수 활용: 군집 수에 대한 일관성 점수를 계산하여 최적의 군집 수를 찾을 수 있다.
• 시각화 도구 적용: 군집화 결과를 시각적으로 분석하여 최적의 군집 수를 결정할 수 있다.

3. 문제: 중요 단어와 해석 불가능한 군집

군집화 결과가 중요한 단어를 추출하기 어렵거나 해석하기 어려운 경우가 발생할 수 있다.

해결 방법:

• 단어 중요도 분석: 각 군집의 중요한 단어들을 추출하여 군집의 특징을 파악할 수 있다.
• 분류 군집 분석: 해석이 어려운 군집들을 더 작은 군집으로 나누어서 분석할 수 있다.

gensim을 사용하여 문서군집화를 수행하는 과정에서 이러한 문제들을 겪을 수 있다. 하지만 위에서 제시한 해결 방법들을 적용함으로써 이러한 문제들을 극복할 수 있다.