gensim/models/word2vec.py
https://github.com/piskvorky/gensim/blob/develop/gensim/models/word2vec.py#L241

gensim/models/keyedvectors.py
https://github.com/piskvorky/gensim/blob/develop/gensim/models/keyedvectors.py

from gensim.models import Word2Vec
embedding_model = Word2Vec(sentence, size=20, window = 5, 
                           min_count=1, workers=4, iter=200, sg=1)
embedding_model.wv.most_similar(positive=['Spider-Man 2'], topn=10)

위의 코드와 관련하여 들었던 의문점들 정리

1. Word2Vec 모델과 KeyedVectors 객체의 관계

• 질문: Word2Vec 객체를 만들었는데 왜 KeyedVectors 객체라고 하는가?
• 답변: Word2Vec 클래스는 단어 벡터를 학습하는 모델을 정의하며, 학습된 단어 벡터는 KeyedVectors 객체에 저장됩니다. model.wv를 통해 KeyedVectors 객체에 접근할 수 있으며, 이 객체는 단어와 벡터 간의 매핑을 효율적으로 처리합니다.

2. Word2Vec 클래스의 상속 구조

• 질문: Word2Vec 클래스가 utils.SaveLoad를 상속받는 이유는 무엇인가?
• 답변: Word2Vec 클래스는 utils.SaveLoad 클래스를 상속받아 모델의 저장 및 로드 기능을 제공합니다. 이를 통해 학습된 모델을 파일로 저장하고, 나중에 다시 불러올 수 있습니다.

3. model.wv 접근

• 질문: model.wv를 통해 KeyedVectors 객체에 접근할 수 있는 아키텍처의 상세 내용은?
• 답변: Word2Vec 클래스의 wv 속성은 KeyedVectors 객체를 참조합니다. 이 객체는 학습된 단어 벡터를 저장하고, 벡터 간의 연산을 수행하는 데 필요한 메서드를 제공합니다. Word2Vec 객체가 생성될 때, 내부적으로 KeyedVectors 객체가 생성되어 self.wv에 할당됩니다.

4. if not hasattr(self, 'wv') 구문

• 질문: if not hasattr(self, 'wv') 구문이 의미하는 바는 무엇인가?
• 답변: 이 구문은 self 객체에 wv 속성이 존재하지 않을 경우에만 wv를 초기화하도록 합니다. 만약 wv가 이미 존재한다면, 이 코드는 실행되지 않습니다. 이는 서브클래스에서 이미 wv를 설정한 경우를 고려한 것입니다.

5. KeyedVectors 객체의 역할

• 질문: KeyedVectors 객체는 어떤 역할을 하는가?
• 답변: KeyedVectors 객체는 학습된 단어 벡터를 저장하고 관리하는 데 특화된 클래스입니다. 이 객체는 단어와 벡터 간의 매핑을 효율적으로 처리하고, 유사한 단어 찾기, 벡터 연산 등의 기능을 제공합니다.

동작 과정 설명

1. 객체 생성 시 초기화:

   • Word2Vec 객체가 생성될 때, 초기화 메서드(__init__)가 호출됩니다.
   • 이 메서드 내에서 if not hasattr(self, 'wv'): 구문이 실행됩니다.

2. hasattr 함수:

   • hasattr(self, 'wv')는 self 객체에 wv라는 속성이 있는지를 확인합니다.
   • 만약 wv 속성이 존재하지 않으면, hasattr은 False를 반환합니다.

3. 조건문 실행:

   • if not hasattr(self, 'wv'): 조건이 True가 되면, 다음 코드 블록이 실행됩니다:

     self.wv = KeyedVectors(vector_size)

   • 이 코드에 의해 새로운 KeyedVectors 객체가 생성되어 self.wv에 할당됩니다.

요약

• 명시적 초기화가 없을 경우: wv 속성을 명시적으로 초기화하지 않으면, hasattr이 False를 반환하고, wv는 KeyedVectors 객체로 초기화됩니다.
• 명시적 초기화가 있을 경우: 만약 코드의 다른 부분에서 self.wv를 이미 초기화했다면, hasattr은 True를 반환하고, wv는 다시 초기화되지 않습니다.

이러한 방식은 객체의 속성을 안전하게 초기화하고, 서브클래스에서 이미 설정된 속성을 덮어쓰지 않도록 하는 데 유용합니다.

결론

Gensim의 Word2Vec 모델은 단어 벡터를 학습하고, 이를 효율적으로 관리하기 위해 KeyedVectors 객체를 사용합니다. Word2Vec 클래스는 SaveLoad 클래스를 상속받아 모델의 저장 및 로드 기능을 제공하며, wv 속성을 통해 KeyedVectors 객체에 접근할 수 있습니다. 이러한 구조는 Gensim의 유연성과 효율성을 높이며, 사용자가 쉽게 단어 벡터를 활용할 수 있도록 돕습니다.