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저자정보
유서현 (전주대학교) 현준서 (전북대학교) 조재혁 (전북대학교)
저널정보
ICT플랫폼학회 ICT플랫폼학회 하계학술발표대회논문집 ICT플랫폼학회 하계학술대회논문집 제10권 1호
발행연도
2023.7
수록면
50 - 53 (4page)

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잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation, LDA)는 텍스트 데이터의 숨겨진 토픽을 추출하고, 이를 통해 주제에 대한 통찰력을 제공한다. 본 연구에서는 한국어 형태소 분석기인 khaiii를 활용하여 언론사의 YouTube 채널 영상과 댓글을 통한 여론 분석의 가능성과 효과를 탐구하고자 한다. 언론사가 보도한 영상의 댓글들에 대한 토픽 모델링을 통해 댓글들이 어떤 토픽을 갖고 있는지 알아본다. 또한 분석된 댓글 토픽들은 서로 어떻게 관계에 있는지 알아본다. 이를 통해 언론사와 관련된 중요한 주제 및 토론의 흐름을 파악할 수 있으며, 이를 통해 보다 정확한 기사 내용 분석과 여론 분석 등을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
#LDA #Topic Modeling #public opinion analysis #comment analysis

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
참고문헌

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