5분만에 이해하는 텍스트마이닝! 취업에 강력한 무기가 될 빅데이터 분석법 скачать в хорошем качестве

5분만에 이해하는 텍스트마이닝! 취업에 강력한 무기가 될 빅데이터 분석법

첫 번째로, 텍스트 전처리라는 단계가 있어. 이건 원시 텍스트 데이터를 분석하기 좋은 형태로 변환하는 과정이지. 예를 들어, '나는 학교에 갑니다'라는 문장을 ['나는', '학교에', '갑니다']처럼 개별 단어로 나누는 토큰화 과정이 여기에 포함돼. 또 '그', '저', '이'와 같은 분석에 큰 의미가 없는 불용어를 제거하거나, '먹었다', '먹는다', '먹을 것이다'를 모두 '먹다'로 변환하는 정규화 과정도 이 단계에서 이뤄져. 두 번째로 중요한 건 빈도 분석이야. 이건 특정 단어나 구가 얼마나 자주 등장하는지를 계산하는 거야. 단어 빈도(TF), 문서 빈도(DF), TF-IDF 등의 개념이 여기에 속해. 예를 들어, 대학생들의 SNS 포스팅을 분석해서 '취업', '연애', '학점' 등의 단어 빈도를 통해 대학생들의 주요 관심사를 파악할 수 있지. 세 번째로 감성 분석이라는 게 있어. 이건 텍스트에 담긴 감정이나 의견을 분석하는 기법이야. 주로 긍정, 부정, 중립으로 분류하지. 온라인 쇼핑몰의 제품 리뷰를 분석해서 고객 만족도를 측정하는 데 많이 사용돼. 네 번째로 토픽 모델링이라는 기법이 있어. 이건 대량의 문서에서 주요 주제를 자동으로 추출하는 거야. LDA나 NMF 같은 알고리즘을 사용해. 학술 논문 초록을 분석해서 특정 연구 분야의 주요 연구 주제를 파악하는 데 유용해. 다섯 번째로 텍스트 분류라는 게 있어. 이건 텍스트를 미리 정의된 카테고리로 분류하는 기법이야. 나이브 베이즈, SVM, 딥러닝 모델 등을 사용해. 뉴스 기사를 정치, 경제, 사회, 문화 등으로 자동 분류하는 데 활용할 수 있지. 여섯 번째로 키워드 추출이라는 기법이 있어. 이건 문서에서 가장 중요한 단어나 구를 추출하는 거야. TF-IDF나 TextRank 알고리즘을 많이 사용해. 학술 논문에서 주요 키워드를 자동으로 추출해서 논문의 핵심 내용을 빠르게 파악하는 데 유용해. 일곱 번째로 개체명 인식이라는 게 있어. 이건 텍스트에서 인명, 지명, 조직명 등의 고유 명사를 자동으로 식별하고 분류하는 기법이야. 뉴스 기사에서 언급된 인물, 장소, 조직 등을 자동으로 추출해서 기사의 핵심 정보를 요약하는 데 사용할 수 있지. 여덟 번째로 문서 유사도 분석이라는 게 있어. 이건 여러 문서 간의 유사성을 측정하는 기법이야. 코사인 유사도나 자카드 유사도 같은 방법을 사용해. 학생들의 레포트나 에세이의 표절 여부를 검사하는 데 활용할 수 있지. 아홉 번째로 워드 임베딩이라는 기법이 있어. 이건 단어를 벡터 공간에 표현하는 기법으로, 단어 간의 의미적 관계를 수치화할 수 있어. Word2Vec, GloVe, FastText 같은 알고리즘이 여기에 속해. 단어 간의 의미적 유사성을 계산하거나, '왕 - 남자 + 여자 = 여왕' 같은 단어 유추 문제를 해결하는 데 사용돼.