가설 ; 어떤 기사에 많이 나온 주요 단어들은 카테고리 키워드와의 유사도가 다른 것 보다 높을 것이다.
이 방식의 정확도가 높지는 않겠지만 그런대로 어느 정도는 될 것으로 예상된다.
하지만 장점으로는 언제든지 카테고리를 늘리거나 줄이거나 원하는대로 변경할 수 있다.
(먼저 워드벡터 학습모델이 있어야 되는데 이 전편에 나무위키로 워드벡터 만들기를 보면 된다. )
단어별 카운팅. 상위 탑 10 단어 추출.
카테고리 중 가장 높은 스코어를 선정.
스코어 계산은 카테고리와의 유사도인 단어가 많이 나올수록 높도록 측정하였음.
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기사 분류기
나무위키로 학습한 워드 벡터를 이용.
주제별 단어와 기사의 유사성을 측정하여 max 분류로 한다.
기사와의 유사성 측정은?
기사내의 단어(조사 등 제외) 분포를 찾아 의미 있는 것을 찾아,스코어화.
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import codecs
from bs4 import BeautifulSoup
from konlpy.tag import Okt
from gensim.models import word2vec
import time
import numpy as np
category = ['정치', '경제', '사회', 'IT', '과학', '자동차', '부동산',
'생활', '세계', '의학', '인테리어', '예술', '연예']
filename='namu_test_article.txt'
filename4 = './hub/namu.model'
def make_DF(filename):
file = codecs.open(filename, 'r', encoding='utf-8')
text = file.read()
twitter = Okt()
word_dic = {}
lines = text.split('\r\n')
for line in lines:
malist = twitter.pos(line)
for taeso, pumsa in malist:
if pumsa == 'Noun':
if not (taeso in word_dic):
word_dic[taeso] = 0
word_dic[taeso] += 1
print(word_dic)
keys = sorted(word_dic.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
top20_dic = {}
if len(keys)>20:
for word, count in keys[:20]:
top20_dic[word]=count
else:
for word, count in keys:
top20_dic[word]=count
return top20_dic
print('Model test')
t1 = time.time()
model = word2vec.Word2Vec.load(filename4)
t2 = time.time()
print('model load elapsed=', t2-t1)
top20_dic=make_DF(filename)
for ks in top20_dic.keys():
print(ks, top20_dic[ks], end=" ,")
# 카테고리별 단어의 유사도
cascores=[]
for ca in category:
sims = []
dfs = []
for ks in top20_dic.keys():
try:
v1 = model.similarity(ca, ks)
sims.append( v1 )
except KeyError:
sims.append( 0.0 )
v2 = top20_dic[ks]
dfs.append( v2 )
print(ca, ks, 'similarity=',v1, 'df=',v2)
sims = np.asarray(sims)
dfs = np.asarray(dfs)
# 단어출연 빈도를 가중치로 한 스코어
val = np.dot(sims, dfs)
print('wsum=', val)
sco=val/ np.sum(dfs)
print('scor=', sco)
cascores.append(sco)
cascores=np.asarray(cascores)
maxidx = np.argmax(cascores)
# print(category)
# print(cascores, maxidx)
categorydic = {
cate:scor for cate, scor in zip(category, cascores)
}
pc=sorted(categorydic, key=lambda k:categorydic[k], reverse=True)
print(pc)
print( sorted(cascores, reverse=True) )
print( 'predict=',pc[0],"/",pc[1] )
이렇게 하여 테스트 결과.
Model test
model load elapsed= 21.66822624206543
{'디넷': 1, '코리아': 1, '봉삼': 1, '기자': 1, '방탄소년단': 3, '컴백': 2, '카카오': 2, '운영': 1, '음원': 1, '플랫폼': 1, '멜론': 13, '이': 1, '먹통': 1, '이용자': 3, '불편': 3, '오후': 1, '접속': 4, '문제': 2, '발생': 2, '오류': 3, '등': 2, '트래픽': 2, '번': 2, '불': 1, '안정': 1, '현상': 1, '것': 1, '추정': 1, '실행': 1, '인터넷': 2, '수': 2, '상태': 2, '확인': 1, '메시지': 1, '지속': 1, '검색': 1, '포털': 1, '실시간': 1, '급상승': 1, '검색어': 1, '단어': 1, '그': 1, '만큼': 1, '사용자': 1, '오류로': 1, '뜻': 1, '로고': 2, '팬': 1, '게시판': 1, '통해': 1, '호소': 1, '컴퓨터': 1, '겨우': 1, '몇': 1, '재생': 1, '목록': 1, '장난': 1, '말': 1, '다른': 1, '서버': 2, '위': 1, '관리': 1, '좀': 1, '측은': 1, '일시': 1, '면서': 1, '조속': 1, '정상화': 1, '고': 1}
멜론 13 ,접속 4 ,방탄소년단 3 ,이용자 3 ,불편 3 ,오류 3 ,컴백 2 ,카카오 2 ,문제 2 ,발생 2 ,등 2 ,트래픽 2 ,번 2 ,인터넷 2 ,수 2 ,상태 2 ,로고 2 ,서버 2 ,디넷 1 ,코리아 1
v1 = model.similarity(ca, ks)
정치 멜론 similarity= 0.10295023 df= 13
정치 접속 similarity= 0.14711404 df= 4
정치 방탄소년단 similarity= 0.14685516 df= 3
정치 이용자 similarity= 0.34247914 df= 3
정치 불편 similarity= 0.20862463 df= 3
정치 오류 similarity= 0.22307779 df= 3
... 중략....
연예 인터넷 similarity= 0.42752212 df= 2
연예 수 similarity= 0.11581904 df= 2
연예 상태 similarity= 0.17616633 df= 2
연예 로고 similarity= 0.3842223 df= 2
연예 서버 similarity= 0.114044465 df= 2
연예 디넷 similarity= 0.114044465 df= 1
연예 코리아 similarity= 0.3931188 df= 1
wsum= 14.374487452208996
scor= 0.2613543173128908
['연예', 'IT', '경제', '부동산', '사회', '정치', '예술', '과학', '세계', '자동차', '생활', '인테리어', '의학']
[0.2613543173128908, 0.24636683274399152, 0.22802816277200524, 0.22646296511996877, 0.20992791205644606, 0.2065649455243891, 0.19927997887134552, 0.18424408056519248, 0.17951921116222036, 0.17361825514923443, 0.15364200567657296, 0.14810618719255383, 0.13615213415839456]
predict= 연예 / IT
단순하게 카테고리명과의 단어 유사도만으로 측정해서 한계는 있다.
다음엔 좀 더 나은 방식으로 해보자.
