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LangChain을 활용한 토픽모델링 방법 제안

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  • 발행기관
    한국경영정보학회 바로가기
  • 간행물
    한국경영정보학회 정기 학술대회 바로가기
  • 통권
    2023년도 한국경영정보학회 추계 학술대회 (2023.11)바로가기
  • 페이지
    pp.151-152
  • 저자
    김남현, 김세형, 강주영
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A444615

원문정보

초록

한국어
최근 몇 년 간 많은 대규모 언어 모델(LLM)이 만들어지고 있다. 이와 함께 LLM 기반 생태계가 빠른 속도로 발전하고 있다. 이러한 흐름 속에서 등장한 LangChain은 언어 모델에 기반한 어플리케이션을 개발하기 위한 프레임워크이며 다양한 분야에 활용되고 있다. 기존 LDA 토픽모델링은 형태소 분석기 의존성이 강해서 주제와 관련성이 낮은 결과를 도출하는 경향이 있다. 본 연구에서는 기존 방식의 한계점을 개선하고 어플리케이션 개발이 아닌 연구에도 활용할 수 있는, LangChain을 활용한 LLM 기반 토픽모델링 방법을 제시한다.

목차

요약
서론
연구방법
참고문헌

키워드

LangChain LLM(Large Language Model) Topic Modeling

저자

  • 김남현 [ 아주대학교 경영대학 ]
  • 김세형 [ 아주대학교 경영대학 ]
  • 강주영 [ 아주대학교 경영대학 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국경영정보학회 [The Korea Society of Management information Systems]
  • 설립연도
    1989
  • 분야
    사회과학>경영학
  • 소개
    이 학회는 경영정보학의 연구 및 교류를 촉진하고 학문의 발전과 응용에 공헌함을 목적으로 합니다.

간행물

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

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