인프런 커뮤니티 질문&답변

이 강의에서는 값에 로그를 취하고 역수를 구해서 값이 증가할 수록 좋은데 답변해주신 내용과 상충하는 것 같습니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

songjh911님, 혼란도(Perplexity)와 응집도(Coherence) 관련하여 고유한 분석 질문을 주셔서 감사합니다. 텍스트 분석에서 혼란도와 응집도는 모델의 성능 평가에 중요한 지표로 사용됩니다.

혼란도 및 그래프의 해석에 대해

1. 혼란도 우상향 경향성: 혼란도가 완만하게 증가하다가 급격히 높아진다면, 이는 모델이 데이터를 이해하는 데 어려움을 겪어서 나타날 수 있습니다. 이는 각 토픽 모델이 복잡성이 증가하면서 특정 토픽을 분명하게 식별하지 못하게 되는 시점일 수 있습니다. 원인은 다양할 수 있지만, 보통 이는 모델을 비효율적으로 만들 수 있는 많은 수의 토픽을 가질 때 발생합니다.

2. 응집도와 혼란도의 관계: 최적의 토픽 수는 일반적으로 응집도가 높고 혼란도가 낮은 지점에서 선택합니다. 하지만 두 지표가 모두 만족스럽지 않은 상황이 있을 수 있습니다. 이때 분석가는 데이터의 특성과 연구의 목적에 따라 우선순위를 정해야 합니다.

최적의 토픽 수 결정 및 논문 작성 방법

• 응집도를 중시하여 결정: 특정 연구나 분석에서는 토픽 간 주제가 더욱 뚜렷해야 할 경우가 있습니다. 이 경우, 혼란도보다 응집도를 우선시할 수 있습니다. 응집도가 높다는 것은 주제 간의 아이디얼한 명확성을 보장하기 때문입니다.

• 논리적 해석: 논문에서 응집도를 중점적으로 조정한 이유를 설명할 수 있습니다. 즉, 분석의 목적에 따라 더 명확하게 정의된 주제 그룹이 필요했음을 강조하고, 혼란도가 다소 높더라도 이는 새로운 주제 발견이나 어느 정도의 복잡성을 수용할 필요가 있음을 언급할 수 있습니다.

이러한 방법론적 설명은 연구의 개념적 모델링을 더욱 깊게 이해하고, 연구자가 데이터에서 실제 무엇을 추론하고자 하는지 명확하게 설명하는 데 도움을 줄 것입니다.

아래 관련 사례와 설명들에서 더 유용한 정보를 찾을 수 있습니다:
- 25. LDA 분석3 강의에서: LDA와 관련된 혼란도와 응집도에 대한 설명이 포함된 질문입니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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