토픽 분석

텍스트의 토픽을 분류하는 방법을 알아봅니다

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텍스트 데이터 분석에서 키워드로는 피상적인 결과만 얻을 수 있습니다. '은행'이라는 단어는 '은행'이라는 금융기관을 가리키기도 하고, 가을이면 노랗게 물드는 은행나무의 열매를 가리키기도 합니다. '은행'이라는 단어의 수만 세는 것으로는 이 단어가 텍스트에서 어떤 의미로 쓰였는지 알 수 없겠지요. 텍스트에 쓰인 단어들로부터 의미와 주제(topic)를 추출해서 텍스트 데이터에 대한 깊이 있는 분석을 가능케 합니다.

토픽 분석

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제목 강의시간 시청
토픽 분석 및 실습 준비
주제분석이란? 21:31
설치 및 데이터
Term Document Matrix 13:29
예제 데이터 소개 4:33
R에서 Term Document Matrix 만들기 9:09
stopwords 제거하기 10:08
잠재 의미 분석(LSA)
LSA의 개념 20:09
R에서 LSA 실행하는 법 21:53
회전(rotation) 5:06
가중치 (tf, idf) 15:19
LSA에서 차원의 해석 16:31
LSA에서 문서 좌표와 유사도 9:41
R에서 문서 좌표와 유사도 구하기 9:42
잠재 디리클레 할당(LDA)
LDA의 개념 11:57
R에서 LDA 실행하는 법 12:18
LDA 결과 해석 16:04
4:07:25