이 블로그 포스트에서는 Python의 Gensim 라이브러리를 사용하여 텍스트 데이터를 군집화하는 방법과 그 결과를 해석하는 방법에 대해 다루겠습니다.

1. Gensim 개요

Gensim은 Python에서 사용할 수 있는 자연어 처리 라이브러리로, 문서 군집화, 주제 모델링 및 단어 임베딩과 같은 여러 자연어처리 기술을 제공합니다.

2. 문서군집화란?

문서군집화는 텍스트 데이터를 서로 비슷한 특성을 갖는 그룹으로 나누는 자연어처리 기술입니다. 비슷한 의미를 갖는 문서들을 동일한 군집으로 묶어주어 정보를 쉽게 파악할 수 있도록 도와줍니다.

3. Gensim을 활용한 문서군집화

Gensim을 사용하여 문서군집화를 수행하려면, 먼저 텍스트 데이터를 전처리하고 문서-단어 매트릭스를 생성해야 합니다. 이후 Gensim의 KMeans나 HierarchicalDirichletProcess와 같은 알고리즘을 활용하여 군집화를 수행할 수 있습니다.

from gensim import corpora
from gensim.models import TfidfModel
from gensim.models import LsiModel
from gensim.models import LdaModel
from gensim.models import HdpModel
from gensim.models import WordEmbeddingSimilarityIndex

4. 군집화 결과 해석 방법

Gensim을 사용하여 문서군집화를 수행한 후, 군집 간 유사도를 측정하거나 군집의 대표 단어들을 추출하여 각 군집의 주제를 파악할 수 있습니다. 또한 시각화 도구를 사용하여 군집 간의 관계를 시각적으로 파악할 수도 있습니다.

5. 결론

이번 포스트에서는 Gensim을 사용하여 문서군집화를 수행하는 방법과 그 결과를 해석하는 방법에 대해 알아보았습니다. Gensim을 활용하면 텍스트 데이터의 구조를 파악하고 유의미한 정보를 추출하는 데 도움이 될 것입니다.

더 많은 정보를 원하시거나 궁금한 점이 있다면 Gensim 공식 문서를 참고하시기 바랍니다.

참고 문헌

• Gensim 공식 문서: https://radimrehurek.com/gensim/

이상으로 Gensim을 활용한 문서군집화 결과 해석 방법에 대해 알아보았습니다. 감사합니다.