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R program을 이용한 토픽모델 분석 : Latent Dirichlet Allocation을 중심으로

  • 간행물
    한국경영정보학회 정기 학술대회 바로가기
  • 권호(발행년)
    2016년 한국경영정보학회 춘계학술대회 (2016.06) 바로가기
  • 페이지
    pp.649-658
  • 저자
    박경배, 박상현, 하성호
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A276870

원문정보

목차

Topic Model  - Latent Dirichlet Allocation (LDA)
 LDA Intuition: 문서는 여러개의 주제들을 동반하고 있다.
 LDA Goal & Task
 LDA Fact
 LDA 그래프 모델
 LDA Posterior Computation →  Approximation: Inference
 Topic Model Inference
 LDA Inference Algorithm: 2 Categories
 Tools Implementing LDA
 Implementing LDA in R Program
 Data Collection: ‘rvest’
 Pre-Process: ‘tm’ (1) Clean (2) Corpus & DTM
 Model Fit: ‘topicmodels’
 Plot ggplot: Spot Log-Likelihood Values
 Result: 70 topics with 20 Keywords
 Visualization: ‘LDAvis’ Example: Interpretation with 5 Topics
 References

저자

  • 박경배 [ 경북대학교 경영정보 ]
  • 박상현 [ 경북대학교 경영정보 ]
  • 하성호 [ 경북대학교 경영정보 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

    간행물 정보

    • 간행물
      한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
    • 간기
      반년간
    • 수록기간
      1990~2025
    • 십진분류
      KDC 325 DDC 658