이번에는 파이썬 라이브러리인 gensim을 활용하여 텍스트 데이터를 분류하고, 분류 결과를 해석하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. gensim을 사용한 텍스트 데이터 분류

gensim은 자연어 처리를 위한 파이썬 라이브러리로, 토픽 모델링, 텍스트 유사도 계산, 문서 분류 등 다양한 기능을 제공합니다. 이를 사용하여 텍스트 데이터를 분류해보겠습니다.

from gensim import corpora, models, similarities
import pandas as pd

# 텍스트 데이터 로딩
data = pd.read_csv('text_data.csv')

# 텍스트 데이터 전처리
# ...

# 단어 사전 구축
texts = [text.split() for text in data['text']]
dictionary = corpora.Dictionary(texts)

# 문서-단어 행렬 생성
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]

# LDA 모델 학습
lda_model = models.LdaModel(corpus, id2word=dictionary, num_topics=5)

위 코드는 gensim을 사용하여 텍스트 데이터를 전처리하고, LDA(Latent Dirichlet Allocation) 모델을 이용하여 데이터를 분류하는 과정을 보여줍니다.

2. 분류 결과 해석

텍스트 데이터를 LDA 모델을 사용하여 분류했다면, 이제 그 결과를 해석해야 합니다.

# 문서의 토픽 분포 확인
for i, text in enumerate(texts):
    bow = dictionary.doc2bow(text)
    print(f"문서 {i}의 토픽 분포: {lda_model[bow]}")

이를 통해 각 문서의 토픽 분포를 확인할 수 있습니다. 이를 통해 어떤 토픽에 해당하는지를 알 수 있고, 이를 토대로 데이터를 해석할 수 있습니다.

텍스트 데이터를 gensim을 이용하여 분류하고, 그 결과를 해석하는 과정에 대해 알아보았습니다. gensim을 통해 텍스트 데이터를 다룰 때 이러한 방법을 활용하여 결과를 해석할 수 있습니다.

참고문헌:

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