데알못정을

최근 SNS, 뉴스, 문헌 등을 포함한 비정형 데이터가 끊임없이 발생하고 있지만, 실시간으로 발생되는 이러한 유형을 가진 데이터의 특성상 더 이상 사람의 힘으로 문서, 단어 간 분석이 쉽지 않은 현실이다. 따라서, 현재는 머신러닝, 딥러닝 모델을 통해 데이터들의 주제 및 의미를 탐색하며, 트렌드, 요약, 번역 분야 등에 정량적인 의미를 찾을 수 있는 추세이다. 이러한 자연어 처리 분야에서 토픽 모델(Topic model)이란 문서 집합의 추상적인 “주제”를 발견하기 위한 통계적 모델 중 하나로, 텍스트 본문의 숨겨진 의미구조를 발견하기 위해 사용되는 텍스트 마이닝 기법 중 하나이다. 토픽 모델이 할 수 있는 기능은 그림 1처럼 주어진 문서의 집합(Corpus)에 있는 각각의 단어들이 어떠한 주제(Topi..