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학술대회자료
저자정보
허성민 (금오공과대학교) 양지연 (금오공과대학교)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2021년 한국컴퓨터정보학회 하계학술대회 논문집 제29권 제2호
발행연도
2021.7
수록면
329 - 331 (3page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

텍스트 분석을 이용한 코로나19 관련 국내논문의 토픽 및 감성연구
허성민 ,  양지연 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2021.07 학술대회자료
텍스트 분석을 이용한 코로나19 관련 국내 논문의 주제 및 감성에 관한 융합 연구
허성민 ,  양지연 한국융합학회논문지 2021.01 학술저널

초록· 키워드

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본 연구에서는 코로나19 관련 연구논문의 연구주제를 탐색하고 동향을 검토하고 있다. 또한 감성분석을 통해 부정적인 어조가 강한 경고가 되는 주제들을 알아본다. 잠재 디리슐레 할당(LDA)를 이용하여 총 8개의 토픽을 발견하였고, 이를 구조적 토픽 모델링(STM)과 비교하여 비교적 안정적인 결과임을 확인하였다. 또한 k-means 군집 알고리즘을 통해 각 토픽별로 세부 연구주제를 발견하였고 주성분 분석을 이용하여 이 ... 전체 초록 보기
#코로나19(covid19) #텍스트 마이닝(text mining) #토픽 모델(topic model) #감성분석(sentiment analysis)

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