자연어처리/개념

9. 문서 분류와 토픽 모델링

m으스으m 2025. 3. 5. 12:55

문서 분류와 토픽 모델링

자연어 처리(NLP)에서 **문서 분류(Document Classification)**와 **토픽 모델링(Topic Modeling)**은 대량의 텍스트 데이터를 효과적으로 정리하고 분석하는 데 중요한 역할을 한다. 문서 분류는 특정 범주로 문서를 자동 분류하는 작업이며, 토픽 모델링은 문서 내에서 숨겨진 주제를 추출하는 기법이다. 이 글에서는 지도학습과 비지도학습을 활용한 주요 방법과 응용 사례를 살펴본다.

1. 지도학습을 이용한 문서 분류

문서 분류는 **지도학습(Supervised Learning)**을 기반으로 특정한 카테고리(예: 뉴스 주제, 스팸 이메일 여부 등)로 문서를 분류하는 작업이다.

1.1 문서 분류 과정

문서 분류는 다음과 같은 과정으로 수행된다.

  1. 데이터 수집 및 전처리: 텍스트 정제(소문자 변환, 특수 문자 제거 등), 토큰화, 불용어 제거
  2. 텍스트 벡터화: TF-IDF, Word2Vec, BERT Embedding 등을 사용하여 숫자 데이터로 변환
  3. 모델 학습: 분류 알고리즘(SVM, Naive Bayes, 딥러닝 모델 등)을 사용하여 학습
  4. 예측 및 평가: 새로운 문서에 대한 분류 예측 수행 및 성능 평가(F1-score, Accuracy 등)

1.2 주요 문서 분류 모델

(1) 서포트 벡터 머신 (SVM, Support Vector Machine)

  • 문서 간의 **최적 분리 초평면(Optimal Hyperplane)**을 찾아 분류하는 알고리즘
  • 고차원 공간에서도 잘 작동하며, TF-IDF와 결합하여 좋은 성능을 보임

(2) 나이브 베이즈 (Naive Bayes)

  • 문서 내 단어들의 출현 확률을 기반으로 문서를 분류하는 확률적 모델
  • 계산 속도가 빠르고, 적은 데이터로도 학습 가능
  • 특히 스팸 메일 분류와 같은 분야에서 효과적

(3) 딥러닝 기반 분류 (LSTM, BERT 등)

  • LSTM: 장기 의존성을 고려하여 문서의 문맥을 반영 가능
  • BERT: 문맥을 양방향으로 이해하여 더 정확한 분류 가능

예시: 뉴스 카테고리 분류

뉴스 기사 분류 결과

"비트코인 가격이 급등했다." 금융/경제
"프랑스, 월드컵 결승 진출." 스포츠
"인공지능 기술이 빠르게 발전 중." 기술

2. 비지도학습을 이용한 토픽 모델링

토픽 모델링(Topic Modeling)은 비지도학습(Unsupervised Learning) 기법을 이용하여 문서에서 숨겨진 주제를 자동으로 발견하는 기법이다. 주로 뉴스, 논문, 소셜 미디어 데이터를 분석할 때 사용된다.

2.1 토픽 모델링의 개념

  • 입력: 여러 개의 문서
  • 출력: 각 문서에서 발견된 주요 토픽과 관련 키워드
  • 문서의 주제를 미리 정의하지 않아도 자동으로 패턴을 찾아냄

2.2 주요 토픽 모델링 기법

(1) 잠재 디리클레 할당 (LDA, Latent Dirichlet Allocation)

  • 각 문서는 여러 개의 주제(topic)로 구성된다는 가정 하에, 단어들의 분포를 기반으로 문서의 주제를 찾음
  • 토픽마다 특정 단어가 출현할 확률을 계산하여 분류

예제: 뉴스 기사 분석

문서 주요 키워드 추론된 토픽

"비트코인, 블록체인, 암호화폐, 거래소" 블록체인, 금융 금융/경제
"축구, 월드컵, 유럽리그, 선수" 스포츠, 경기 스포츠
"AI, 머신러닝, 데이터, 알고리즘" 인공지능, 데이터 기술

(2) 비음수 행렬 분해 (NMF, Non-negative Matrix Factorization)

  • 행렬 분해 기법을 활용하여 각 문서에서 중요한 키워드를 추출
  • LDA보다 더 빠르게 실행되며, 해석이 용이한 장점이 있음

LDA vs. NMF 비교

기법 특징

LDA 확률 기반, 주제별 단어 분포 활용
NMF 행렬 분해 기반, 연산 속도가 빠름

3. 응용 사례

3.1 뉴스 분류

  • 뉴스 기사들을 정치, 경제, 스포츠, 연예 등 다양한 카테고리로 자동 분류
  • 예: Google News, Naver 뉴스 추천 시스템

3.2 검색엔진 최적화 (SEO)

  • 사용자 검색 패턴을 분석하여 관련 토픽을 자동 추천
  • 검색 결과의 품질을 향상시키는 데 활용됨

3.3 고객 리뷰 분석

  • 온라인 쇼핑몰(쿠팡, 아마존)의 리뷰를 분석하여 제품의 주요 특징과 키워드를 추출
  • 특정 제품이 긍정적인 피드백을 많이 받는지 확인 가능

4. 결론

문서 분류와 토픽 모델링은 대량의 텍스트 데이터를 분석하고 활용하는 중요한 기술이다.

  • 문서 분류는 SVM, Naive Bayes, BERT 등의 모델을 활용하여 특정 카테고리로 문서를 자동 분류
  • 토픽 모델링은 LDA, NMF 등을 이용하여 문서에서 숨겨진 주제를 추출
  • 뉴스 분류, 검색엔진 최적화, 고객 리뷰 분석 등 다양한 분야에서 활용됨

향후 딥러닝 기반의 BERT, GPT 등의 모델을 결합하여 더욱 정교한 분류 및 토픽 추출이 가능해질 것으로 기대된다. 😊