[파이썬] LDA 토픽모델링 분석 방법 / 토픽모델링 계산법, 초기 세팅, pandas, konlpy, scikit-learn, gensim, openpyxl, pyLDAvis

토픽모델링 분석 개요 자연어 처리 기술이 발달하면서 컴퓨터가 자연어를 인식하게 되었고 이로 인하여 질적 텍스트 데이터에 대한 분석 방법이 날로 발전하고 있다. 토픽모델링 분석은 주로 문서나 텍스트 데이터를 분석하여 그 안에 내재된 주제(토픽)를 자동으로 추출하는 기법이다.

토픽모델링은 방대한 양의 텍스트 데이터를 효율적으로 처리하고, 텍스트 내에서 의미 있는 주제를 발견하는 데 유용하다. 토픽모델링(Topic Modeling)은 문서 컬렉션에서 토픽을 자동으로 발견하고, 각 문서가 어떤 토픽으로 구성되어 있는지를 파악하는 방법이다.

대표적인 알고리즘으로는 LDA(Latent Dirichlet Allocation)가 있다. LDA 토픽모델링 계산법 Latent Dirichlet Allocation (LDA)은 문서 집합에서 주제를 자동으로 추출하는 확률적 모델이다.

LDA는 문서가 주제의 혼합으로 구성되고, 주제는 단어의 혼합으로 구성된다고 가정합니다. 다음은 LDA의 주요 계산 과정...

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