딥 러닝을 이용한 자연어 처리, Doc2Vec으로 공시 사업보고서 유사도 계산하기

자연어 처리(NLP)는 컴퓨터와 인간 언어 간의 상호작용을 포함한 컴퓨터 과학의 하위 필드로, 인공지능의 중요한 분야 중 하나입니다. 이에 따라 딥 러닝 기술이 발달하면서 NLP의 다양한 문제를 해결하는 데 큰 도움을 주고 있습니다. 특히, Doc2Vec은 문서의 의미를 벡터 공간에 매핑하여 문서 간의 유사도를 계산하는 데 효과적인 방법론 중 하나로, 많은 연구에서 활용되고 있습니다. 본 글에서는 Doc2Vec을 사용하여 공시 사업보고서의 유사도를 계산하는 방법을 다뤄보겠습니다.

1. 자연어 처리가 필요한 이유

자연어 처리의 발전은 비즈니스, 의료, 금융 등 다양한 분야에서 중요성을 더하고 있습니다. 특히 공시 사업보고서와 같은 대량의 비정형 데이터를 처리하는 데 있어 NLP 기술이 필수적입니다. 문서 간의 유사도를 평가함으로써 기업의 경쟁력을 분석하고 의사 결정을 지원할 수 있습니다.

1.1 비정형 데이터의 증가

비정형 데이터는 정형화된 형식이 없는 데이터를 말합니다. 공시 사업보고서, 뉴스 기사, 소셜 미디어 게시물 등 다양한 형태로 존재하는 비정형 데이터는 기업의 가치 평가와 분석에 매우 중요합니다. 이러한 비정형 데이터를 분석하기 위해서는 고급 NLP 기술이 필요합니다.

1.2 NLP의 발전

전통적인 NLP 방법들은 통계적 기법과 규칙 기반의 접근 방식을 주로 사용하였으나, 최근 들어 딥 러닝 기반의 모델이 많은 주목을 받고 있습니다. 특히, Word2Vec, GloVe 등과 같은 임베딩 기법은 단어를 고차원 벡터 공간에 매핑하여 의미를 포착하게 하며, Doc2Vec은 이러한 기술을 문서 레벨로 확장합니다.

2. Doc2Vec의 이해

Doc2Vec은 Google의 연구자들이 개발한 모델로, 문서를 고차원 벡터 공간에 매핑하는 방법입니다. 이 모델은 두 가지 주요 아이디어를 기반으로 합니다: (1) 각 단어는 고유한 벡터를 가지며, (2) 문서 또한 고유한 벡터를 가진다는 것입니다. 이를 통해 문서 간의 유사성을 계산할 수 있습니다.

2.1 Doc2Vec의 작동 원리

Doc2Vec 모델은 두 가지 변형인 Distributed Bag of Words (DBOW)와 Distributed Memory (DM) 방식을 사용합니다. DBOW 방식은 문서의 벡터만으로 단어를 예측하는 반면, DM 방식은 단어와 문서 벡터를 함께 사용하여 다음 단어를 예측합니다. 이 두 가지 방식의 결합을 통해 보다 풍부한 문서 표현을 얻을 수 있습니다.

2.2 학습 과정

Doc2Vec의 학습 과정은 대량의 텍스트 데이터를 통해 진행됩니다. 문서와 단어가 함께 제공되며, 모델은 각 문서에 대한 고유한 벡터를 학습합니다. 학습이 완료된 후 이 벡터를 사용하여 문서 간 유사도를 비교할 수 있습니다.

3. 공시 사업보고서 데이터 이해

공시 사업보고서는 기업의 재무 상태와 경영 성과를 주주에게 전달하는 중요한 문서입니다. 이 문서들은 대량으로 존재하며, 장기적으로 기업 분석에 있어 필수적인 자료입니다. 그러나 이러한 문서들은 비정형 데이터로 구성되어 있어, 간단한 텍스트 분석으로는 한계가 있습니다.

3.1 공시 사업보고서의 구조

공시 사업보고서는 일반적으로 다음과 같은 구성 요소를 포함합니다:

  • 회사 개요 및 비즈니스 모델
  • 재무 제표
  • 주요 경영 지표
  • 위험 요소 분석
  • 미래 전망 및 계획

이러한 정보들을 자연어 처리 기법으로 분석함으로써 문서 간의 유사성을 평가할 수 있습니다.

4. Doc2Vec을 이용한 유사도 계산

공시 사업보고서의 유사도를 계산하는 과정은 다음과 같습니다. 이 절차는 데이터 수집, 전처리, Doc2Vec 모델 학습, 유사도 계산의 단계를 포함합니다.

4.1 데이터 수집

현대의 다양한 정보 출처에서 공시 사업보고서를 수집해야 합니다. 기계적 수집 방안으로는 웹 스크래핑, API 이용 등이 있으며, 이를 통해 다양한 형식의 데이터를 확보할 수 있습니다.

4.2 데이터 전처리

수집된 데이터는 전처리 과정을 통해 문서 형태로 정리해야 합니다. 일반적인 전처리 과정은 다음과 같습니다:

  • 불용어 제거
  • 어간 추출(Stemming) 또는 표제어 추출(Lemmatization)
  • 특수 문자 및 숫자 제거
  • 토큰화(Tokenization)

이러한 과정을 통해 단어들 간의 의미를 보다 명확히 할 수 있으며, Doc2Vec 모델의 학습 효율성을 높일 수 있습니다.

4.3 Doc2Vec 모델 학습

전처리 후에는 Doc2Vec 모델을 학습합니다. Python의 gensim 라이브러리를 사용하면 효율적으로 Doc2Vec 모델을 만들 수 있습니다. 다음은 예제 코드입니다:

import gensim

from gensim.models import Doc2Vec

from nltk.tokenize import word_tokenize



# 데이터 불러오기

documents = [...]  # 전처리된 사업보고서 데이터 리스트

tagged_data = [gensim.models.doc2vec.TaggedDocument(words=word_tokenize(doc), tags=[str(i)]) for i, doc in enumerate(documents)]



# Doc2Vec 모델 초기화 및 학습

model = Doc2Vec(vector_size=20, min_count=1, epochs=100)

model.build_vocab(tagged_data)

model.train(tagged_data, total_examples=model.corpus_count, epochs=model.epochs)

4.4 유사도 계산

모델 학습이 완료된 후, 각 사업보고서 문서에 대한 벡터를 추출하고 문서 간의 유사도를 계산합니다. gensim 라이브러리를 사용하여 쉽게 유사도를 분석할 수 있습니다:

# 유사도 계산

similarity = model.wv.n_similarity(["사업보고서 1 내용"], ["사업보고서 2 내용"])

위의 코드를 사용하면 두 문서 간의 유사도를 0과 1 사이의 값으로 얻을 수 있습니다. 값이 1에 가까울수록 두 문서 간의 유사도가 높음을 의미합니다.

5. 결과 및 분석

모델의 분석 결과는 공시 사업보고서 간 유사도를 수치적으로 나타내며, 이를 통해 비즈니스 및 재무 분석에 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 높은 유사도를 나타내는 두 문서는 비슷한 산업군에 속하거나 유사한 결정 사항을 보였다는 것을 의미할 수 있습니다.

5.1 결과 시각화

계산된 유사도 결과를 시각화 하여 분석하는 것도 중요합니다. matplotlib과 seaborn과 같은 라이브러리를 활용하여 데이터 시각화를 진행할 수 있습니다:

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns



# 데이터 프레임 생성

import pandas as pd



similarity_data = pd.DataFrame(similarity_list, columns=['Document1', 'Document2', 'Similarity'])

sns.heatmap(similarity_data.pivot("Document1", "Document2", "Similarity"), annot=True)

6. 결론

Doc2Vec을 활용한 유사도 계산은 공시 사업보고서와 같은 비정형 데이터 분석에서 매우 유용한 도구로 자리 잡고 있습니다. 딥 러닝 기반의 자연어 처리 기술을 통해 기업 분석의 질을 높이고, 더 나아가 효과적인 의사 결정을 지원할 수 있습니다. 향후에는 더욱 정교한 모델을 활용하여, 공시 사업보고서의 심층 분석과 예측 모델링에 기여할 수 있을 것입니다.

7. 참고 문헌

  • Le, Q., & Mikolov, T. (2014). Distributed Representations of Sentences and Documents. In Proceedings of the International Conference on Machine Learning (ICML).
  • Goldwater, S., & Griffiths, T. L. (2007). A fully Bayesian approach to unsupervised part-of-speech tagging. In Proceedings of the Association for Computational Linguistics (ACL).