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LDA 토픽 모델링 마스터하기: 텍스트 전처리부터 실전 응용까지 - 경영학 대학원생 필수시청

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학위논문 쓰다 지친 대학원생에게, LDA 토픽 모델링이 답이다

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TF-IDF 분석 결과가 잘 안나와서 고민하는 체육학 박사 대학원생

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텍스트마이닝 데이터 정제 실패? 이 영상 하나로 해결하세요

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5분만에 이해하는 텍스트마이닝! 취업에 강력한 무기가 될 빅데이터 분석법

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최적의 토픽수 구하는 방법 - 토픽모델링으로 논문 쓰는 대학원생 필수

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Coherence vs Perplexity: LDA 모델의 최적 토픽 수를 찾아라

토픽모델링으로 논문을 쓰고 싶은 분들께,
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텍스트 데이터에 숨겨진 주제를 발견하고 싶으신가요? 학위논문 작성에 고민 중인 석사, 박사 과정생들에게 꼭 필요한 LDA 모델링의 세계로 여러분을 초대합니다! 이 영상에서는 LDA의 기본 개념부터 토픽 수 결정의 핵심까지, 텍스트 마이닝의 강력한 도구를 마스터하는 방법을 알려드립니다. Coherence Score와 Perplexity Score의 비밀, 실제 트위터 데이터 분석 예시, 그리고 논문 작성에 도움되는 전문가의 팁까지! 데이터 속에 숨겨진 의미를 찾아내는 흥미진진한 여정을 함께 떠나보세요. 여러분의 연구를 한 단계 업그레이드할 기회입니다!
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LDA 토픽 모델링 마스터하기: 텍스트 전처리부터 실전 응용까지 - 경영학 대학원생 필수시청

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LDA 토픽 모델링 마스터하기: 텍스트 전처리부터 실전 응용까지 - 경영학 대학원생 필수시청

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무료 Python 코드 예제와 상세 가이드 다운로드: open.kakao.com/o/gJICZTOg 경영학 박사과정생을 위한 LDA 토픽 모델링 완벽 가이드! 텍스트 데이터 분석의 핵심인 LDA를 쉽게 이해하고 적용하는 방법을 알려드립니다. 전처리 과정부터 실제 연구 적용까지, 단계별로 상세히 설명해드려요. 텍스트 마이닝으로 논문 쓰기가 어렵다면 꼭 시청하세요! #lda #텍스트마이닝 #토픽모델링 #텍스톰 #박사과정 #자연어처리 #논문작성팁

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학위논문 쓰다 지친 대학원생에게, LDA 토픽 모델링이 답이다

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무료리포트 받아가기 open.kakao.com/o/gJICZTOg #학위논문 #LDA #토픽모델링 #TOPICMODELING LDA 토픽 모델링으로 학위논문 작성의 새 지평을 열다! 방대한 데이터 분석, 효율적인 문헌 리뷰, 객관적 연구 결과를 한 번에. 경영학 연구의 게임체인저, 지금 시작하세요.

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TF-IDF 분석 결과가 잘 안나와서 고민하는 체육학 박사 대학원생

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체육학 연구의 새로운 지평을 여는 TF-IDF 분석! 이 영상에서는 텍스트 마이닝의 핵심 기법인 TF-IDF를 체육학 연구에 어떻게 적용할 수 있는지 상세히 알아봅니다. 복잡해 보이는 TF-IDF를 쉽게 이해하고, 실제 연구에 적용하는 방법을 단계별로 설명합니다. 대학원생 지현이의 연구 여정을 따라가며, 논문 작성에 필요한 실용적인 팁들도 얻어가세요. 고교수님의 전문적인 설명과 하이루의 유쾌한 조언이 여러분의 학습을 도와줄 거예요. 체육학 연구의 질을 한 단계 끌어올리고 싶다면 꼭 시청하세요! #TFIDF #체육학연구 #텍스트마이닝 #논문작성팁 #대학원생가이드 #연구방법론 #데이터분석 #스포츠심리학 #학술연구 #파이썬코딩

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텍스트마이닝 데이터 정제 실패? 이 영상 하나로 해결하세요

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상담심리학 대학원생 지현이의 논문 위기를 통해 텍스트 마이닝의 중요성을 알아봅니다. 복잡하고 정리되지 않은 상담 기록 데이터로 고민하는 지현이의 이야기로 시작해, 텍스트 마이닝에서 데이터 정제가 왜 필수적인지 살펴봅니다. 이 영상에서는: 비정형 데이터인 상담 기록의 특성 데이터 정제의 정의와 중요성 텍스트 마이닝 성공을 위한 데이터 정제의 역할 을 다룹니다. 맞춤법 오류, 이모티콘, 중복 내용 등 실제 상담 기록에서 마주치는 문제들을 예로 들어 설명합니다. #텍스트마이닝 #데이터정제 #상담심리학 #논문작성팁 #비정형데이터분석 #석사논문 #박사논문 #텍스톰 #텍스트마이닝

5분만에 이해하는 텍스트마이닝! 취업에 강력한 무기가 될 빅데이터 분석법

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5분만에 이해하는 텍스트마이닝! 취업에 강력한 무기가 될 빅데이터 분석법

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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...

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최적의 토픽수 구하는 방법 - 토픽모델링으로 논문 쓰는 대학원생 필수

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최적의 토픽수 구하는 방법 - 토픽모델링으로 논문 쓰는 대학원생 필수

LDA 토픽모델링에서 무조건 알아야하는 COHERENCE 와 PERPLEXITY

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LDA 토픽모델링에서 무조건 알아야하는 COHERENCE 와 PERPLEXITY

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토픽모델링에서 최적의 토픽 수를 선정하는 것은 매우 중요한 과정입니다. 특히 #LDA (Latent Dirichlet Allocation) 모델을 사용할 때, 토픽 수에 따라 결과의 질과 해석 가능성이 크게 달라집니다. 이를 위해 주로 사용되는 두 가지 지표가 있는데, 바로 #Perplexity 와 #Coherence 입니다.

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나는 솔로에서 확인한 토픽모델링에서 자주 하는 실수 1가지

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#토픽모델링실패기 #나는솔로 안녕하세요, 여러분! 오늘은 제가 '나는 솔로' 프로그램 분석하다가 겪은 재미있는 실패 경험을 공유해볼게요. 😊 먼저, 이 프로그램의 리뷰 데이터로 시청자들의 반응을 분석해보려 했어요. 근데 웬걸, 예상치 못한 문제가 생겼네요! 😅 데이터를 보니 "솔로", "연애", "참가자" 같은 단어들이 정말 많이 나왔어요. 반면에 특정 참가자 이름이나 구체적인 사건에 대한 언급은 의외로 적더라고요. 🤔 이게 바로 '너무 흔한 단어 걸러내기 실패'예요. 이런 단어들을 그대로 분석에 사용하면 어떻게 될까요? 결과를 보니 거의 모든 토픽에서 이 단어들이 주요 키워드로 나타났어요. 예를 들면 이런 식이죠: 토픽 1: "솔로, 연애, 참가자, 이야기, 사랑" ❤️ 토픽 2: "솔로, 연애, 참...

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TFIDF 값이 틀리게 나온 경험해본 대학원생

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📚 TF-IDF 분석에서 TF값이 단순 빈도와 같다고? 걱정 마세요! 이건 가장 기본적인 TF 계산법을 사용했다는 뜻이에요. 단어가 문서에 등장한 횟수를 그대로 사용하는 방식이죠. 간단하고 직관적이에요! 예를 들어, '사과'가 5번 나왔다면 TF도 5예요. 쉽죠? 하지만 문서 길이에 따른 편향이 생길 수 있어요. 더 정교한 방법을 원한다면 정규화된 빈도를 사용해보세요. 문서 길이를 고려해 TF 값을 조정하는 방법이에요. 로그 정규화는 tf(t,d) = log(1 ft,d) 수식을 사용해요. 긴 문서에서의 과도한 TF 값을 줄여줘요. 증가 빈도는 문서 내 최대 빈도로 나누고 0.5를 더해 조정해요. 문서 길이의 영향을 줄이는 데 효과적이죠. TF 계산 방식 선택은 중요해요! 단순 빈도는 구현이 쉽고, 정...

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텍스트마이닝 논문 작성으로 토픽모델링 분석시, 실패하는 이유

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📊 미술학도의 데이터 분석 도전기! 🎨 현대 미술 트렌드를 분석하려던 대학원생 태호의 흥미진진한 여정을 소개합니다. 주요 내용: 용어 통일의 중요성 과도한 수식어 처리하기 데이터 균형 맞추기 연구 목적에 맞는 데이터 선별 태호의 실수와 극복 과정을 통해 데이터 분석의 핵심 교훈을 배워봐요! 🤔 여러분의 데이터 분석 경험은? 댓글로 공유해주세요! #데이터분석 #현대미술 #연구방법론 #빅데이터 #텍스트마이닝 #토픽모델링 #대학원생일상