[実戦]テキストーム TEXTOM 実戦講義：ビッグデータ論文作成のためのテキスト分析/テキストマイニング

맥북사용자입니다. Ucinet이 깔리지 않아 방법 여쭙니다. 그리고 강의 내용과 현재텍스톰 매뉴얼이 바뀌었네요,혹시 바뀐 버전으로 강의를 들을 수는없는지도 같이 여쭙니다.

이제 논문을 준비해야 하는데 최근에 Bertopic을 사용한 논문이 많이 보이더라구요. 혹시 텍스톰으로 Bertopic 방법을 사용할 수 있을까요? 만약 불가능하다면 파이썬에 대한 지식이 없는 초

안녕하세요 강사님!덕분에 텍스톰을 활용하여 학술논문 작성중입니다.포털과 학술 데이터를 통합하여 활용하고자 할때는 어떻게 해야하나요?

안녕하세요데이터 정제 이해에 어려움을 겪고 있는 텍스톰 초보자입니다.선생님께서 예시로 장마, 폭우라는 단어로 칸을 추가하여 수집키워드를 입력하셨잖아요?이 방법은 두 단어를 반드시 포함하는 (장마+폭우) 인가요?아니면 입력한 단

섹션 6. (구버전_실습) 텍스톰 데이터 추출(네이버 뉴스 기사) 이후로 강의가 나타나지 않습니다.<span style="col

안녕하세요 선생님~유씨넷 프로그램 설치는 정확히 어떤 경로로 하는지 알 수 있을까요?검색해보니 처음 일정기간만 무료로 이용가능하고 별도로 구입해서 쓰는 유료 프로그램인듯 한데 맞나요?윈도우 만 되고 맥용은 따로 없는 건지도 궁

대량의 단어 편집 시, 수정 및 삭제 데이터 파일(엑셀)을 만든 후, 파일을 어디에 업로드 해야 하나요? 

선생님 안녕하세요~ 실습을 해보다 의문점이 생겨 글을 남깁니다.  정제과정에서 혹시 두 단어로 만들어진 복합명사, 예를 들어 “국제법” 같은 경우 “국제” 와 ”법“으로 분석이 되는데요. 원글에 국제법으로 표기된 경우 이를 나누지

선생님 안녕하세요.수업 재밋게 잘 듣고 있습니다.덕분에 쉽게 따라할 수 있을 것 같아요. 궁금한게 있어서요. 강의 섹션4 연구논문 관련 작성 강의에 사용한 "영어 인공지능 앱 리뷰"와 관련된 논문을 사용하셔서 강의를 진행해 주셨는데요, 해당 논문의 출

선생님 덕분에 많이 배우고 있습니다.선생님이 쓰신 이진규, & 이창배. (2022). 자연어 처리 (NLP) 기반 텍스트마이닝을 활용한 소나무에 대한 국내외 연구동향 (2001∼ 2020) 분석. 농업생명과학연구, 56(2), 35-47. 논문

선생님 안녕하세요. 수업 재밋게 잘 듣고 있습니다. 덕분에 쉽게 따라할 수 있을 것 같아요. 궁금한게 있어서요. 강의 섹션4 연구논문 관련 작성 강의에 사용한 "영어 인공지능 앱 리뷰"와 관련된 논문을 사

안녕하세요?선생님 덕분에 재밌게 텍스트마이닝에 대한 공부를 시작하게 되었습니다.좋은 강의 자료 정말 너무너무 감사드립니다. 다름이 아니라 구글학술검색(google scholar)의 검색 결과를 추출할 수

강의를 들으며 급하게 연구동향분석을 진행하고 있습니다. 그런데 데이터 정제, 편집 부분부터 현제 텍스톰의 메뉴와 다소 차이가 있는데, 텍스톰이 바뀐건지요? 아니면 제가 뭔가를 잘못 하고 있는건지....그리고 정제요청 후 이틀동안 계속 '정제중'으로 뜨

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 시각화

Coherence Score가 높을수록, Perplexity score가 낮을수록 좋다고 하셨는데, 왜 토픽수가 2가 아닌 4가 좋다고 하신건가요? Perplexity score는 비슷비슷해보이니까, 확실히 Coherence Score가 높은걸 고르는게 맞지 않나

강의 잘 들었습니다.그림, 표 영문 작성 논문의 경우 워드클라우드의 한글 텍스트를 영문으로 변경하고 싶은데 프로그램 내에서 변경 가능할까요?

n-gram에 들어갈 단어는 그 갯수를 사용자가 결정할 수 있는데, 그 수를 결정하는 데에 어떤 근거가 있을까요? 아니면 그냥 사용자가 의미있어보이는 순위까지만 사용하는건가요?

강의 수강생입니다.질문 내용은 제목과 같습니다.이를테면 '공무원'이라는 키워드로 분석을 실시할 경우,'공무원'이 가장 많은 빈도로 검색될텐데 이 경우 검색어는 소거하고 분석하는 게 맞는지요?