AI 기반 키워드 추출 알고리즘 개발

AI 기반 키워드 추출 알고리즘 개발

Word2Vec과 같은 모델을 활용하여 텍스트 데이터에서 키워드를 추출하는 방법을 소개합니다.

1. 키워드 추출이란?

키워드 추출은 텍스트 데이터에서 핵심적인 단어나 구를 식별하는 자연어 처리(NLP) 기술입니다. AI 모델을 활용하면 더욱 정교한 키워드 추출이 가능합니다.

2. AI 기반 키워드 추출 기법

2.1 TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)

문서 내 단어의 빈도와 전체 문서에서의 중요도를 고려하여 키워드를 추출하는 방법입니다.

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

text = ["이 문장은 키워드 추출을 위한 예제입니다."]
tfidf = TfidfVectorizer()
vector = tfidf.fit_transform(text)
print(tfidf.get_feature_names_out())
        

2.2 Word2Vec을 활용한 키워드 추출

Word2Vec은 단어 간 유사성을 학습하여 의미 기반 키워드를 추출하는 방법입니다.

from gensim.models import Word2Vec

sentences = [['키워드', '추출', '알고리즘'], ['자연어', '처리', '모델']]
model = Word2Vec(sentences, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4)

print(model.wv.most_similar('키워드'))
        

3. AI 키워드 추출 응용

AI 기반 키워드 추출 기술은 검색 엔진 최적화(SEO), 자동 태깅, 챗봇 응답 개선 등에 활용될 수 있습니다.

4. 결론

AI 모델을 활용하면 더욱 정확하고 효율적인 키워드 추출이 가능합니다. 다양한 NLP 기법을 조합하여 최적의 키워드 추출 모델을 구축할 수 있습니다.

5. 참고할만한 사이트

• Gensim Word2Vec 공식 문서
• TF-IDF 공식 문서
• NLTK 자연어 처리 라이브러리