토픽모델링 썸네일형 리스트형 자료분석 기술 - 토픽 모델링과 잠재적 주제 분석은 토픽 모델링과 잠재적 주제 분석은토픽 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 나타나는.. 더보기 잠재적 주제 분석(토픽모델링) 도구 - LSI pLSI LDA *잠재적 주제 분석(토픽모델링) 도구 - LSI pLSI LDA *잠재적 주제 분석(토픽 모델링)은 문서 집합에서 숨겨진 주제를 자동으로 추출하는 기법으로, 자연어 처리(NLP)와 텍스트 마이닝에서 널리 사용됩니다. 주요 기법으로는 LSI(잠재 의미 색인화), pLSI(확률적 잠재 의미 색인화), 그리고 LDA(잠재 디리클레 할당)가 있습니다.이 기법들은 문서 분류, 요약, 추천 시스템, 여론 분석 등 다양한 응용 분야에서 활용됩니다.LSI (Latent Semantic Indexing), pLSI (probabilistic Latent Semantic Indexing), 그리고 LDA (Latent Dirichlet Allocation)는 모두 텍스트 데이터에서 잠재적 주제를 찾아내는 데 사용되는 방법.. 더보기 이전 1 다음
