[python] gensim을 활용한 텍스트 분류 결과 해석 방법
Gensim은 Python으로 작성된 오픈 소스 토픽 모델링 라이브러리로, 텍스트 문서를 분석하고 주제를 추출하는 데 사용됩니다. 이 글에서는 Gensim을 사용하여 텍스트를 분류하고 분류 결과를 해석하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
1. 텍스트 분류 모델 학습
Gensim을 사용하여 텍스트 분류 모델을 학습시키는 첫 번째 단계는 텍스트 데이터를 전처리하고 모델 입력 형식에 맞게 변환하는 것입니다. 여기에는 토큰화, 정제 및 단어 임베딩을 포함합니다.
from gensim import corpora, models, similarities
# 텍스트 데이터를 전처리하여 corpora.Dictionary 형식으로 변환
dictionary = corpora.Dictionary(text_data)
# 단어의 TF-IDF 가중치를 계산
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in text_data]
tfidf = models.TfidfModel(corpus)
corpus_tfidf = tfidf[corpus]
# 텍스트 데이터를 LSI 모델을 사용하여 임베딩
lsi_model = models.LsiModel(corpus_tfidf, id2word=dictionary, num_topics=10)
corpus_lsi = lsi_model[corpus_tfidf]
2. 텍스트 분류 결과 해석
텍스트 분류 모델을 학습한 후, 다음 단계는 모델을 평가하고 분류 결과를 해석하는 것입니다. 여기에는 분류 정확도 평가, 주요 주제 및 단어 특성 분석 등이 포함됩니다.
# 분류 모델을 사용하여 문서 분류하기
index = similarities.MatrixSimilarity(lsi_model[corpus])
# 분류 결과 해석
doc = "샘플 텍스트 문서"
vec_bow = dictionary.doc2bow(doc.lower().split())
vec_lsi = lsi_model[vec_bow] # 문서를 세부 주제 공간으로 변환
sims = index[vec_lsi] # 유사성 계산
결론
이렇게 Gensim을 사용하여 텍스트 분류 모델을 학습하고 결과를 해석하는 방법을 살펴보았습니다. 텍스트 분류에 대한 자세한 내용은 Gensim 공식 문서를 참고하시기 바랍니다.