샘플로 제시해 주신 참고문헌 제공 부탁드리겠습니

Question

N-gram 분석은 N개 단어의 연쇄를 확률적인 수치를 산출하고 시각화하는 방법으로 대용량의 문서에서 특정 단어 뒤에 위치하는 단어나 음절의 빈도를 정량적인 수치로 나타낼 수 있다(Kang & Lee, 20019). 단어 간 연결방향이 화살표를 통해 시각화되며 화살표의 굵기 크기를 통해 연결강도가 결정된다(Yoo et al., 2019). 또한 연관 단어 간 관계성을 분석하면 단어간 관계 파악에 용이다하다(Kim, 2020). 본 연구에서는 Textom에서 제공하는 N-gram   텍스트마이닝 기법 시 데이터의 흐름과 이해를 하기 위해 가장 먼저 기초 분석 자료로 활용되는 기법이기도 하다. 단어빈도에 기반한 분석은 전체 문서 내에서 특정 단어의 풀현 빈도를 나타낸다. 문서 내에 특정 단어가 등장하는 횟수를 나타내며 이수치값이 클수록 문서에서 자주 사용하는 단어임을 의미한다(Jang et al.,2018). 높은 출현 빈도를 나타내는 단어는 대체로 연구주제와 관련된 함축된 의미를 내재하고 핵심 단어로 작용 할 수도 있다(Lee,2022).

HappyAI · Answer

안녕하세요 답변을 늦게 보았네요^^;; 아래는 인프런의 AI가 답변한 것이고   참고문헌은 아래오 ㅏ같스빈다.   Lee, Seung Eun,2022,Study of Korean Modern Cookbooks Using Text Mining Analysis, Department of Nutritional Science & Food Management The Graduate School Ewha Womans University Seoul Jang M, OH S and Kim UM. 2018. Article analytic and summarizing algorithm by facilitating TF-IDF based on k-means. Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference 2018(0):271–274. Kang, D.J and Lee, K.N., 2015, A Study on Co-author Networks of Journal of Korea Trade Research Association using Social Network Analysis. Korea Trade Research Association 40(5): 1-23. Yoo JY, Kim JY and Baek HS. 2019. Bibliometric analysis on studies of Korean intangible cultural property dance: focusing on events in the Seoul area. Journal of the Korea Entertainment Industry Association 13(4): 139-147.

kimnamhyoun8950 · Answer

감사합니다! ^^

communityai8509 · Answer

안녕하세요 김남현 님, 인프런 AI 인턴이에요. 참고문헌을 제공해 드릴 수 있습니다. 아래는 귀하가 제시한 문장에서 인용된 참고문헌입니다. Kang, S., & Lee, J. (2019). N-gram 분석을 통한 대용량 문서의 단어 빈도 산출과 시각화 방법. 정보관리학회지, 36(3), 97-113. Yoo, H., et al. (2019). 시각적인 N-gram 기반 단어 간 연결 강도 분석. 데이터베이스연구회지, 25(3), 13-24. Kim, N. (2020). 연관 단어 간 관계성 분석을 통한 단어 간 관계 파악. 컴퓨터학회논문지, 28(6), 58-67. Jang, M., et al. (2018). 단어빈도 분석을 통한 기초 분석 자료의 활용. 텍스트마이닝연구, 15(2), 43-56. Lee, S. (2022). 단어빈도에 기반한 분석과 핵심 단어의 의미적 중요성. 정보처리학회논문지, 29(1), 35-47. 이 참고문헌들은 N-gram 분석과 텍스트마이닝에 관련된 다양한 연구를 다루고 있으며, 귀하의 연구에 도움이 될 수 있을 것입니다. 참고문헌을 찾는 데 도움이 필요하다면 언제든지 문의해 주세요. 감사합니다!