Gensim

Gensim은 자연어 처리와 텍스트 마이닝을 수행하는 데 사용되는 문서와 텍스트에서 추출된 특징을 구축하기 위한 무료 Python 라이브러리입니다. RaRe Technologies의 Radim Řehůřek과 그의 팀이 개발 및 유지 관리합니다. Gensim은 다양한 규모의 주제를 구현할 수 있는 안정적이고 효율적이며 확장 가능한 프레임워크를 제공하도록 설계되었습니다. 확장성, 성능, 쉬운 배포에 중점을 두고 있습니다.

Gensim은 문서 간의 '거리' 또는 '유사성'이라는 개념을 기반으로 하며, 텍스트 코퍼스 또는 문서 모음을 중심으로 구축됩니다. 문서 간의 거리 측정을 용이하게 하기 위해 벡터 표현을 사용해 문서를 표현합니다. Gensim은 문서를 비교하기 위한 두 가지 주요 접근 방식인 토픽 모델(LDA, LSI)과 단어 임베딩(word2vec, glove)을 제공합니다.

토픽 모델은 문서가 구조 없이 '단어 가방' 또는 단어 토큰 목록으로 표현될 수 있다는 가정 하에 구축됩니다. 각 단어는 토픽에 해당하며, 토픽 모델은 문서의 각 토픽에 가중치를 할당합니다. 이러한 가중치를 통해 문서를 비교하고 어떤 단어와 토픽이 더 중요한지 판단할 수 있습니다.

단어 임베딩은 단순한 단어 나열이 아닌 단어 간의 문맥과 의미 관계를 고려하는 보다 정교한 표현입니다. 단어 임베딩은 언어를 훨씬 더 정확하게 해석할 수 있기 때문에 자연어 처리와 텍스트 마이닝에서 널리 사용됩니다. 단어 임베딩은 단어에서 특징 벡터를 생성하는 데 사용되어 단어와 문서 간의 유사성을 비교할 수 있게 해줍니다.

Gensim은 또한 스트리밍 알고리즘 및 API 액세스와 같은 유용한 유틸리티를 다수 제공합니다. 또한 사용이 간편하여 강력한 텍스트 마이닝 및 자연어 처리 모델을 빠르고 간편하게 구축하고자 하는 개발자와 데이터 과학자에게 인기가 높습니다.