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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김근형 (제주대학교)
저널정보
한국인터넷전자상거래학회 인터넷전자상거래연구 인터넷전자상거래연구 제23권 제4호
발행연도
2023.8
수록면
241 - 251 (11page)
DOI
10.37272/JIECR.2023.08.23.4.241

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In this paper, we proposed an extended topic modeling technique that enables clearer topic interpretation by converging the semantic network analysis technique and topic modeling technique, which are techniques that can analyze text documents.
The extended topic modeling enables to clearly set the semantic interpretation of the topic by extracting the primary and secondary keywords for each topic derived by Topic modeling and Semantic network analysis. The primary keywords are extracted by the existing topic modeling method, and the secondary keywords are extracted by applying semantic network analysis to a set of partial text documents corresponding to each topic.
As a result of applying the extended topic modeling technique to text documents searched with "ESG management’ in web sites called BIG KINDS, its effectiveness was confirmed. The proposed method proposed by this paper can be used as a new social science research method by enabling more accurate analysis of online text documents.
#Topic modeling #Semantic network analysis #expansion #primary keyword #secondary keyword #ESG management

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 토픽모델링의 확장
Ⅳ. 확장모형을 활용한 분석 사례
Ⅴ. 결론
참고문헌

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