유사도 수치가 너무 낮게 나올 때, 텍스트 데이터의 전처리를 통해 유사도를 향상시킬 수 있는 여러 가지 방법이 있습니다. 일반적으로 유사도를 높이기 위해 다음과 같은 전처리 기법을 고려할 수 있습니다:
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불용어 제거:
불용어(stop words)는 문맥에 큰 영향을 미치지 않는 단어들로, 이러한 단어들을 제거하면 유사도를 높일 수 있습니다. 불용어는 자연어 처리 라이브러리에서 제공하는 기본 목록을 사용하거나, 특정한 도메인에 맞게 사용자가 정의할 수 있습니다. -
토큰화와 어간 추출:
문장을 단어로 분리하는 토큰화 작업을 통해 유사도를 높일 수 있습니다. 또한, 어간 추출(Stemming)을 통해 단어의 기본 형태를 추출하여 유사도를 향상시킬 수 있습니다. -
문장 길이 정규화:
문장의 길이가 다를 경우, 문장의 길이에 비례하여 유사도가 낮아질 수 있습니다. 따라서 문장의 길이를 정규화하여 일괄적으로 길이를 조절할 수 있습니다. -
명사, 동사, 형용사 등 특정 품사만 선택:
텍스트에서 중요한 정보를 담고 있는 명사, 동사, 형용사 등의 품사를 선택하여 사용하면 유사도를 높일 수 있습니다. -
데이터 정규화 및 정제:
텍스트 데이터에 대한 정규화와 정제를 수행하여 동일한 어휘를 사용하고 노이즈를 제거할 수 있습니다. 이는 대소문자 통일, 특수 문자 제거 등을 포함할 수 있습니다. -
TF-IDF 가중치 조정:
TF-IDF 가중치의 설정을 조정하여 특정 단어에 대한 가중치를 더 주거나 줄여 유사도를 개선할 수 있습니다. -
임베딩 기법 활용:
단어나 문장을 벡터로 임베딩하는 기법을 활용하여 의미적 유사도를 높일 수 있습니다. Word2Vec, GloVe, FastText 등의 임베딩 모델을 사용할 수 있습니다.
이러한 전처리 기법들을 적절히 조합하여 사용하면 텍스트 데이터의 유사도를 향상시킬 수 있습니다. 다만, 어떤 전처리를 선택할지는 주어진 데이터와 분석 목적에 따라 다르므로 실험과 검증을 통해 최적의 전처리 방법을 찾는 것이 중요합니다.
