텍스트 마이닝에 대한 설명으로 옳은 것은?
- ①코퍼스(Corpus)는 분석 결과로 도출된 단어별 출현 빈도표를 의미한다
- ②TDM(Term-Document Matrix)은 단어를 행, 문서를 열로 구성한 행렬이다정답
- ③텍스트 마이닝(Text Mining)은 정형 데이터만을 분석 대상으로 삼는다
- ④형태소 분석(Morpheme Analysis)은 문서 간 유사도를 계산하는 기법이다
핵심 개념
TDM은 단어×문서 행렬. SNA 중심성 4종(연결정도·매개·근접·위세)을 구분하세요.
TDM: 단어 행 × 문서 열 행렬
전처리: 불용어 제거·토큰화·어간 추출
감성분석: 주관적 태도 분석
SNA 중심성: 연결정도(연결 수)/매개(최단경로)/근접(거리)/위세(영향력)
밀도: 가능 연결 대비 실제 연결 비율
함정: 중심성 4종 정의 뒤바꿈
예시: '다른 노드들의 최단 경로에 위치하는 정도는?' → 매개 중심성
비정형 마이닝 (텍스트·SNA) 패턴 전체 보기 →해설
TDM(단어-문서 행렬)은 단어를 행, 문서를 열로 두고 출현 빈도를 행렬로 표현합니다. 코퍼스(①)는 분석 대상이 되는 문서들의 집합이지 빈도표가 아니며, 텍스트 마이닝(③)은 비정형 데이터를 다루고, 형태소 분석(④)은 문장을 의미 단위로 분해하는 전처리 과정으로 유사도 계산과 다릅니다.