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저자정보
박소현 (숙명여자대학교) 송애린 (숙명여자대학교) 박영호 (숙명여자대학교) 임선영 (숙명여자대학교)
저널정보
동국대학교 영상문화콘텐츠연구원 영상문화콘텐츠연구 영상문화콘텐츠연구 통권 제15집
발행연도
2018.10
수록면
101 - 112 (12page)
DOI
10.24174/jicc.2018.10.15.101

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최근 상품 설명 요약문, SNS 글, 사용자 리뷰 등과 같이 단문 형태의 텍스트 데이터의 양이 증가하고 있으며, 이런 단문 데이터는 사용자의 의견이 함축되어 있기 때문에 중요성이 날로 높아지고 있다. 텍스트 마이닝(text mining)은 비정형 텍스트로부터 유용한 패턴을 추출하는 기법이다. 텍스트 마이닝 중 하나인 토픽 모델(topic model)은 주제 분석 기법으로써 대표적인 방법으로는 LDA(Latent Dirichlet Allocation), BTM(Biterm Topic Mode)과 BTM을 개선시킨 WV-BTM(Word2Vec Biterm Topic Model)이 있다. 본 논문에서는 WV-BTM 모델을 베스트셀러 서적 요약문 데이터에 적용하여 단문의 의미를 분석 하는 연구를 진행하고자 한다.
#텍스트 마이닝 #토픽 모델 #베스트셀러 서적 단문 분석 #WV-BTM #단문 의미 분석 #Text Mining #Topic Model #Short Text Analysis of Bestseller Book #Short Text Semantics Analysis

목차

Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 베스트셀러 서적 단문 데이터 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌
국문초록
Abstract

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - D.M. Blei / 2003 / Latent dirichlet allocation / Journal of Machine Learning Research 3 : 993 ~ 1022 google schola [학술대회논문] - T.L. Griffiths / 2007 / Fingding scientific topics / Proceedings of the National Academy of Sciences 101 : 5228 ~ 5235 google schola [학술지(정기간행물)] - 김근형 / 2009 / 온라인 고객리뷰 분석을 통한 시장세분화에 텍스트마이닝 기술을 적용하기 위한 방법론 / 한국콘텐츠학회 논문지 9 (8) : 272 ~ 284 dbpia [학술지(정기간행물)] - 김도경 / 2017 / 텍스트 마이닝을 이용한 온라인 리뷰의 호텔 선택속성 분석 / 관광학연구 41 (9) : 109 ~ 127 dbpia [학술대회논문] - 김호용 / 2017 / 한국어 기반 토픽 모델 확장에 대한 타당성 검증 / 2017 한국소프트웨어종합학술대회 ( ) : 1893 ~ 1895 dbpia

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