토픽 모델을 사용한 베스트셀러 서적 단문 의미 분석 연구

Abstract

최근 상품 설명 요약문, SNS 글, 사용자 리뷰 등과 같이 단문 형태의텍스트 데이터의 양이 증가하고 있으며, 이런 단문 데이터는 사용자의 의견이 함축되어 있기 때문에 중요성이 날로 높아지고 있다. 텍스트 마이닝(text mining)은 비정형 텍스트로부터 유용한 패턴을 추출하는 기법이다. 텍스트 마이닝 중 하나인 토픽 모델(topic model)은 주제 분석 기법으로써 대표적인 방법으로는 LDA(Latent Dirichlet Allocation), BTM(Biterm Topic Mode)과 BTM을 개선시킨 WV-BTM(Word2Vec Biterm Topic Model)이 있다. 본 논문에서는 WV-BTM 모델을 베스트셀러 서적 요약문 데이터에 적용하여 단문의 의미를 분석 하는 연구를 진행하고자 한다.