[python] 파이썬 gensim을 사용한 텍스트 분류 시각화 방법 소개
텍스트 분류는 텍스트를 자동으로 분류하는 기술로, 기계학습과 자연어 처리 기법을 활용하여 텍스트 데이터의 카테고리를 예측하는 것을 말합니다. 파이썬의 Gensim 라이브러리를 사용하여 텍스트 분류 된 결과를 시각화하는 방법을 살펴보겠습니다.
1. Gensim이란?
Gensim은 문서, 토픽 모델링, 텍스트 유사성 및 검색을 위한 Python 라이브러리로, 간단한 API와 함께 고차원 텍스트 처리를 지원합니다.
2. 텍스트 분류 시각화
텍스트 분류의 결과를 시각화하기 위해서는 토픽 모델링 및 시각화를 위한 PyLDAvis 라이브러리가 필요합니다.
다음은 Gensim을 사용하여 텍스트 분류된 결과를 PyLDAvis를 통해 시각화하는 예제 코드입니다.
import pyLDAvis.gensim
import gensim
from gensim import corpora
# 텍스트 데이터 전처리 및 토픽 모델링 수행
# 토픽 모델링 결과를 시각화
pyLDAvis.enable_notebook()
vis = pyLDAvis.gensim.prepare(lda_model, corpus, dictionary)
pyLDAvis.display(vis)
시각화된 결과를 통해 토픽 간의 관계를 파악하고 텍스트 분류의 결과를 더 잘 이해할 수 있습니다.
3. 결론
Gensim을 사용하여 텍스트 분류를 수행하고, PyLDAvis를 사용하여 시각화하는 방법을 살펴보았습니다. 이를 통해 텍스트 분류의 결과를 시각적으로 나타내어 더 효과적으로 해석할 수 있습니다. Gensim과 PyLDAvis를 활용하여 효과적인 텍스트 분류 및 시각화를 진행해 보시기 바랍니다.