자료분석 기술 - 토픽 모델링과 잠재적 주제 분석은

토픽 모델링과 잠재적 주제 분석은

토픽 모델링과 잠재적 주제 분석은 텍스트 마이닝과 자연어 처리(NLP) 기술로 텍스트 데이터에서 숨겨진 의미와 구조를 파악하는 데 사용되는 강력한 도구입니다.
잠재적 주제 분석은 데이터의 의미적 연결을 탐색하는 과정이라면, 토픽 모델링은 이를 기반으로 문서 내/외의 주제를 분류하고 조직화하는 방법입니다.

두 방법 모두 텍스트 데이터의 잠재된 주제를 추출하고 분석한다는 공통점을 가지고 있지만, 접근 방식과 사용되는 알고리즘에는 차이가 있습니다.

1. 토픽 모델링 (Topic Modeling)

• 개념:
  • 토픽 모델링은 문서 집합에서 숨겨진 주제를 자동으로 찾아내는 통계적 모델링 기법입니다.
• 작동 원리: 
  • 문서와 단어 간의 관계를 확률적으로 모델링하여 특정 주제가 여러 문서에서 어떻게 나타나는지를 분석합니다.  
  • 문서에 나타난 단어들의 빈도와 분포를 분석하여 문서의 주제를 추론합니다.
  • 문서 집합에서 반복적으로 나타나는 주제를 찾아내어 데이터를 구조화하는 프로세스입니다.
  • 이를 통해 문서를 자동으로 분류하거나, 숨겨진 패턴을 밝혀낼 수 있습니다.
• 주요 알고리즘:
  • 잠재 디리클레 할당 (LDA, Latent Dirichlet Allocation): 가장 널리 사용되는 토픽 모델링 알고리즘으로, 문서-주제 분포와 주제-단어 분포를 확률적으로 추정합니다. pLSI와 같은 확률 기반 기법도 여기에 포함됩니다.
  • 잠재 의미 분석 (LSA, Latent Semantic Analysis): 특이값 분해(SVD)를 사용하여 문서-단어 행렬의 차원을 축소하고, 잠재된 의미를 추출합니다.
• 관련 도구:
  • Gensim (Python): LDA, LSA 등 다양한 토픽 모델링 알고리즘을 제공하는 라이브러리입니다.
  • scikit-learn (Python): LDA, NMF 등 토픽 모델링 및 텍스트 분석 기능을 제공합니다.
  • R의 topicmodels 패키지: R 환경에서 토픽 모델링을 수행하기 위한 패키지입니다.
• 활용 분야:
  • 뉴스 기사, 소셜 미디어 데이터, 학술 논문 등 대규모 텍스트 데이터 분석
  • 문서 분류, 추천, 정보 검색, 감성 분석 등

 

2. 잠재적 주제 분석:Latent Semantic Analysis, LSA

• 개념:
  • 텍스트 데이터를 수학적으로 변환하여 문서와 단어 간의 의미적 유사성을 분석하는 방법입니다.
• 작동 원리:    
  • 문서-단어 행렬을 특이값 분해 (Singular Value Decomposition, SVD) 하여 단어와 문서의 잠재된 의미를 추출하는 방법입니다.
  • 단어의 동시 출현 패턴을 분석하여 단어 간의 의미적 유사성을 파악합니다.
  • 문서들간의 유사도를 계산하여 문서들을 클러스터링을 하거나 원하는 문서들을 검색하는데 사용될수 있습니다.
  • 기존의 텍스트 데이터에서 단순히 단어 간 빈도와 관계를 분석하는 것을 넘어, 단어들 사이의 잠재적 의미를 이해하는 데 초점이 맞춰져 있습니다.
  • 예를 들어 LDA는 문서 안에 다양한 주제가 혼합되어 있다고 가정하며, 각 단어가 특정 주제를 통해 생성될 확률을 계산합니다.
• 주요 알고리즘:
  • LSA,  특이값 분해 (SVD, Singular Value Decomposition): 문서-단어 행렬을 세 개의 행렬로 분해하여 잠재된 의미를 추출합니다.
• 관련 도구:
  • scikit-learn (Python): LSA (TruncatedSVD) 기능을 제공합니다.
  • Gensim(Python): LSA 모델을 제공합니다.
• 활용 분야:
  • 정보 검색, 문서 요약, 문서 클러스터링 등

 

3. 토픽 모델링과 잠재적 주제 분석의 차이점

특징	토픽 모델링 (LDA)	잠재적 주제 분석 (LSA)
목표	문서내 주제를 자동추출	단어간 의미적 유사성 분석
모델링 방식	확률적 모델링 (확률 분포 기반,LDA,pLSI)	행렬 분해 (선형 대수 기반) SVD
주제 표현	단어들의 확률 분포	잠재된 의미 공간에서의 벡터
해석 가능성	비교적 높음 (주제별 단어 분포 확인 가능)	상대적으로 낮음 (잠재된 의미 공간 해석 어려움)
계산 복잡도	상대적으로 높음	상대적으로 낮음
주요 알고리즘	LDA, NMF 등	특이값 분해 (SVD)
활용분야	주제식별,텍스트 분류, 추천시스템	문서검색, 유사문서찾기, 문맥이해

 

 

 

요약

• 토픽 모델링은 문서의 주제를 확률 분포 기반으로 추론하는 반면, 잠재적 주제 분석은 행렬 분해를 통해 잠재된 의미를 추출합니다.
• 토픽 모델링은 주제의 해석 가능성이 높고, 잠재적 주제 분석은 계산 효율성이 높습니다.
• 두 방법 모두 텍스트 데이터의 잠재된 의미를 파악하는 데 유용하며, 분석 목적과 데이터 특성에 따라 적절한 방법을 선택해야 합니다.