Word2vec으로 컨텐츠를 묶어보자!
by DD
9년 전
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Word2vec을 활용하여 컨텐츠를 클러스터링하는 방법을 소개
Python 기반으로 구현된 컨텐츠 분석 파이프라인 구축
CI/CD 파이프라인 개선을 통해 테스트 시간 10분 단축
Word2vec의 원리
Word2vec은 단어의 의미를 벡터 공간에 표현하는 자연어 처리 기술이다. 구체적으로 단어의 분포 가설을 기반으로, 주변 단어를 통해 단어의 의미를 학습한다. 따라서, 단어 간의 유사도 계산 및 컨텐츠 클러스터링에 활용된다.
컨텐츠 클러스터링 파이프라인
컨텐츠 클러스터링은 텍스트 전처리, Word2vec 임베딩, 클러스터링 알고리즘의 세 단계로 구성된다. Python 기반으로 구현된 이 파이프라인은 NLTK와 Scikit-learn 라이브러리를 활용한다. 결과적으로, 유사한 컨텐츠를 그룹화하여 정보 검색 및 추천 시스템에 활용된다.
CI/CD 파이프라인 개선
기존 CI 파이프라인의 긴 실행 시간을 개선하기 위해 병렬 처리 및 캐싱 기법을 적용했다. Python 2.7 환경에서 테스트 시간 10분 단축을 달성했다. 따라서, 개발 생산성 향상과 배포 빈도 증가를 가능하게 했다.
