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저자정보
정휘찬 (국립부경대학교) 우위항 (국립부경대학교) 이문기 (국립부경대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2024년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2024.5
수록면
96 - 99 (4page)

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현재까지 텍스트마이닝을 활용한 방법들은 TF-IDF, LDA-Topic Modeling을 활용해 진행되는 경향이 많았다. LDA Topic Modeling의 경우 BERT기반 Modeling에 비해 한 토픽에 많은 문서를 할당한다는 특징이 존재한다. 하지만 문맥을 고려한 표현, 텍스트의 의미를 더욱 잘 파악할 수 있다. 본 연구는 저출산 관련 네이버 뉴스 기사10,000개를 크롤링하여 R, Colab을 통해 주제어, 관련어를 분석했다. 분석 결과 저출산 뉴스에서 많이 사용되는 토픽은 청년층, 주택, 성별, 정책 등이었다.
#BERT #Topic Modeling #Low Birth Rate #Term-Frequency #Attention

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구방법
Ⅲ. 결론
참고문헌

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