토픽 모델을 사용한 베스트셀러 서적 단문 의미 분석 연구

Q: 이 논문에서 정의한 WV-BTM이란 무엇인가?

BTM 기반 모델로서 단어 임베딩 기법을 통해 단어를 벡터화하고 각 단어 조합에 대해 코사인 유사도를 측정함으로써 주제 추론의 정확도를 높이는 알고리즘을 의미한다.

Q: 베스트셀러 서적 요약문 분석에서 WV-BTM의 성능은 어떠한가?

연구 결과, WV-BTM은 LDA 대비 평균 12.5배, BTM 대비 평균 1.2배 우수한 주제 추론 정확성을 보였으며, 과빈 단어 포함 비율이 낮고 엔트로피가 가장 낮아 가장 적합한 모델로 나타났다.

박소현; 송애린; 박영호; 임선영

doi:10.24174/jicc.2018.10.15.101

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박소현 (숙명여자대학교) 송애린 (숙명여자대학교) 박영호 (숙명여자대학교) 임선영 (숙명여자대학교)

저널정보: 동국대학교 영상문화콘텐츠연구원 영상문화콘텐츠연구 영상문화콘텐츠연구 통권 제15집

발행연도: 2018.10

수록면: 101 - 112 (12page)

DOI: 10.24174/jicc.2018.10.15.101

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최근 상품 설명 요약문, SNS 글, 사용자 리뷰 등과 같이 단문 형태의 텍스트 데이터의 양이 증가하고 있으며, 이런 단문 데이터는 사용자의 의견이 함축되어 있기 때문에 중요성이 날로 높아지고 있다. 텍스트 마이닝(text mining)은 비정형 텍스트로부터 유용한 패턴을 추출하는 기법이다. 텍스트 마이닝 중 하나인 토픽 모델(topic model)은 주제 분석 기법으로써 대표적인 방법으로는 LDA(Latent Dirichlet Allocation), BTM(Biterm Topic Mode)과 BTM을 개선시킨 WV-BTM(Word2Vec Biterm Topic Model)이 있다. 본 논문에서는 WV-BTM 모델을 베스트셀러 서적 요약문 데이터에 적용하여 단문의 의미를 분석 하는 연구를 진행하고자 한다.

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