텍스트 분석의 토픽모델링과 군집화의 차이점
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안녕하십니까,
큰 관점에서는 둘다 비슷하다고 볼수 있습니다. 알고리즘 차이가 있지만, 큰 관점에서 보면 말씀하신대로 토픽 모델링도 비슷한 주제로 모인 클러스터링이라고도 볼수 있습니다.
다만 토픽 모델링을 말 그대로 차원 축소 차원에서 숨겨진 topic들을 찾는 것입니다. 생성 모델 측면에서 하나의 document에서 어느 정도의 topic으로 구성되어 있는지 나타낼 수 있습니다. 예를 들어 특정 기사가 0.3 *스포츠 토픽 + 0.7 * 경제 토픽으로 구성되는지 나타내는 수준으로 모델링 할 수 있습니다.
클러스터링도 넓은 관점에서 보면 비슷한 주제로 문서들을 모을 수 있기에 토픽 모델링의 역할을 할수도 있습니다만, 텍스트에 적용하는것 외에 보다 넓은 용도로 적용합니다. TF-IDF등으로 클러스터링 하다보면 비슷한 유형으로 토픽을 모을 수 있지만, 실제로 비슷한 주제 분류를 위해 클러스터링을 적용해 보면 클러스터 갯수를 정하는데 어려움이 있을 수 있습니다.
결론적으로 두가지 모두 비슷하게 토픽을 분류하는데에 적용될 수 있으며, 토픽 모델링이 좀더 텍스트에 대한 토픽 모델링에 특화되어 있습니다.
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