[python] gensim을 활용한 문서군집화 성능 향상을 위한 트릭 소개

19 Dec 2023

python

Gensim은 파이썬에서 자연어 처리를 위한 강력한 라이브러리로, Word2Vec 및 TF-IDF와 같은 다양한 기능을 제공합니다. 이번 글에서는 Gensim을 활용한 문서 군집화의 성능을 향상시키기 위한 몇 가지 유용한 팁과 트릭에 대해 알아보겠습니다.

문서 군집화란?

문서 군집화(Document Clustering)는 비슷한 주제 또는 특성을 갖는 문서들을 같은 그룹으로 묶는 자연어 처리의 기술입니다. 이를 통해 문서의 유사성을 이해하고, 정보를 구조화하여 관리할 수 있습니다.

Gensim을 사용한 문서 군집화 기본

Gensim을 사용하여 문서 군집화를 수행할 때, 보통 다음과 같은 단계를 거칩니다.

from gensim import corpora, models
from gensim.models import TfidfModel
from gensim.models import LsiModel
from gensim.similarities import MatrixSimilarity

# 문서 전처리를 위한 단어 사전 만들기
dictionary = corpora.Dictionary(documents)
corpus = [dictionary.doc2bow(doc) for doc in documents]

# TF-IDF 모델 생성
tfidf_model = TfidfModel(corpus)
corpus_tfidf = tfidf_model[corpus]

# LSI 모델을 사용하여 차원 축소
lsi_model = LsiModel(corpus_tfidf, num_topics=300, id2word=dictionary)
corpus_lsi = lsi_model[corpus_tfidf]

# 유사도 행렬 생성
index = MatrixSimilarity(corpus_lsi)

위 코드는 기본적인 Gensim을 활용한 문서 군집화의 예시입니다. 이제 성능을 향상시키기 위한 몇 가지 트릭에 대해 알아보겠습니다.

문서 군집화 성능 향상을 위한 트릭

1. 더 나은 단어 임베딩을 위한 학습 파라미터 조정

LSI(Latent Semantic Indexing) 모델의 성능을 향상시키기 위해서는 num_topics 파라미터를 조정하여 잠재 의미의 수를 조절할 수 있습니다. 적절한 잠재 의미 수 설정은 모델의 성능에 매우 중요한 요소입니다.

2. 역자유도 빠른 차원 축소 기법 활용

TruncatedSVD 등의 역자유도 빠른 차원 축소 기법을 활용하여 LSI 모델의 대안으로 사용할 수 있습니다. 이를 통해 더 빠르게 차원을 축소하고, 계산 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

from sklearn.decomposition import TruncatedSVD
svd = TruncatedSVD(n_components=300)
X_reduced = svd.fit_transform(X)

3. 계층적 군집화를 활용한 클러스터 계층 생성

군집화 결과를 시각적으로 표현하고 싶을 때는 계층적 군집화를 통해 클러스터 계층을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 데이터의 구조를 시각화하고, 해석할 수 있습니다.

마치며

이번 글에서는 Gensim을 사용한 문서 군집화의 성능을 향상시키기 위한 몇 가지 트릭에 대해 알아보았습니다. 이를 통해 더 나은 문서 군집화 결과를 얻을 수 있을 것입니다.

만약 추가적인 정보가 필요하다면 아래 참고 자료를 확인해보세요.

참고 자료

Gensim Documentation: https://radimrehurek.com/gensim/
Scikit-learn Documentation: https://scikit-learn.org/stable/documentation.html

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