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텍스트마이닝을 이용하여 텍스트의 주요 토픽을 시계열적으로 표현하는 방법론 연구 -
분야 자연과학 > 생물
저자 방한솔 문호석
발행기관 한국데이터정보과학회
간행물정보 한국데이터정보과학회지 2019년, 한국데이터정보과학회지 제30권 제6호, 1259page~1276page(총18page)
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목차
부제 : A study on the methodology to express the main topics of text in time series using text mining
요약
1. 서론
2. 연구 방법
3. 연구결과
4. 결론
References
Abstract
 
 
국문초록
본 연구는 뉴스 언론보도와 같은 시간 개념이 포함된 텍스트에서 토픽 모델링을 활용하여 토픽을 시계열적으로 표현하는 방법론에 대한 연구이다. 텍스트의 주요 토픽을 찾는 토픽모델링과 관련된 기존 연구들은 전체 텍스트의 여러 주제들을 시간 개념이 포함되지 않고 한꺼번에 찾아내는 일종의 정적인 분석 위주였다. 본 연구에서는 이러한 기존 연구의 한계를 극복하기 위해 뉴스 언론보도와 같은 시간 개념이 포함된 텍스트의 토픽을 시계열적으로 표현하여, 시기별 토픽의 관심도 변화를 정량적으로 분석하였다. 특히 토픽의 수를 정하는 것과 토픽별 대표단어 선정 시 연구자의 정성적인 판단을 최대한 배제한 정량적인 방법을 제시하였다. 또한, 시기별 토픽의 우선순위를 시각적으로 쉽게 알아볼 수 있는 방법도 제안하였다. 제안하는 방법론을 북핵 관련 뉴스 언론보도에 적응하여, 본 연구 결과의 적용가능성을 확인하였다.
 
 
영문초록
This study is a study on the methodology of expressing a topic in time series using topic modeling of texts with time concepts such as news media coverage. Existing studies related to topic modeling to find the main topics of the text have been focused on a kind of static analysis that finds several themes of the entire text at once without including the concept of time. In this study, to overcome the limitations of the existing research, the topics of tests containing time concepts such as news media reports were represented in a time series, and quantitative analysis of the change in interest of the topics over time. In particular, we proposed a quantitative method that excludes the qualitative judgment of the researcher when determining the number of topics and selecting representative words for each topic. We also proposed a method that makes it easier to visually identify the priorities of time-based topics. The proposed methodology was applied to the North Korean nuclear news coverage to confirm the applicability of this study.
 
 
텍스트마이닝, 북핵, 뉴스 언론보도, 토픽 관심순위 지도, 토픽모델링, Map of topic priority, news media coverage, Nk’s nuclear weapons, topic modeling, textmining
 
 
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