단어 임베딩은 자연어 처리에서 중요한 기법 중 하나입니다. 임베딩을 시각화하여 단어들 간의 의미적 유사성을 파악할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 Gensim을 사용하여 단어 임베딩을 학습하고 시각화하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

Gensim이란?

Gensim은 Python으로 작성된 자연어 처리를 위한 라이브러리입니다. 주로 토픽 모델링, 문서 유사도 분석, 텍스트 요약, 단어 임베딩 등의 작업을 수행할 때 사용됩니다.

단어 임베딩 시각화

단어 임베딩을 시각화하는 방법은 여러 가지가 있지만, t-SNE(t-distributed stochastic neighbor embedding)를 활용하는 것이 일반적입니다. t-SNE는 고차원의 데이터를 저차원으로 투영하여 시각화하는 기법으로, 비슷한 벡터를 가진 아이템들이 가깝게, 유사하지 않은 아이템들이 멀리 표현되도록 만듭니다.

Gensim을 이용한 단어 임베딩 시각화

Gensim을 사용하여 단어 임베딩 시각화를 진행하려면, 먼저 임베딩 모델을 학습시켜야 합니다. 다음은 Gensim을 사용하여 Word2Vec 모델을 학습시키고, t-SNE를 이용하여 시각화하는 예제 코드입니다.

from gensim.models import Word2Vec
from sklearn.manifold import TSNE
import matplotlib.pyplot as plt

# 단어 임베딩 모델 학습
sentences = [["I", "love", "natural", "language", "processing"],
             ["Gensim", "is", "great", "for", "word", "embedding"],
             ...]
model = Word2Vec(sentences, min_count=1)

# t-SNE를 통한 시각화
vocab = list(model.wv.vocab)
X = model[vocab]
tsne = TSNE(n_components=2)
X_tsne = tsne.fit_transform(X)
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1])
for label, x, y in zip(vocab, X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1]):
    plt.annotate(label, xy=(x, y), xytext=(0, 0), textcoords="offset points")
plt.show()

위 코드는 먼저 문장을 단어로 분할하고, Word2Vec 모델을 학습시킨 후 임베딩된 단어들을 t-SNE를 이용하여 2차원 공간에 시각화합니다.

이렇게 시각화된 결과를 통해 단어들 간의 의미적 거리, 관계를 파악할 수 있습니다.

마치며

이번 포스팅에서는 Gensim을 사용하여 단어 임베딩 모델을 학습하고 시각화하는 방법에 대해 알아보았습니다. 단어 임베딩 시각화를 통해 자연어 처리 작업에 도움이 될 수 있는 유용한 정보를 얻을 수 있습니다. Gensim을 이용하여 다양한 자연어 처리 작업을 수행하고, 시각화를 통해 결과를 분석하는 등 다양한 활용 방안이 있을 것입니다.

참고문헌: Gensim Documentation