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빈도 분석

R 한글 텍스트 마이닝 (3) : TF - IDF R을 이용한 한글 텍스트 마이닝 세 번째 포스팅은 TF-IDF입니다. TF-IDF 개념은 이전 포스팅에서도 많이 언급했습니다. 주요 개념은 다음 포스팅 등을 참고하기 바랍니다. 단어 빈도-역문서 빈도 분석(TF-IDF) 개념과 계산 방법│ChatGPT의 오류, 영혼 없는 사과 단어빈도-역문서빈도(Term Frequency-Inverse Document Frequency: 이하 TF-IDF) 분석은 전처리와 토큰화 이후 분석할 텍스트 데이터를 탐색하는 가장 기초적인 분석 단계입니다. 이번 포스팅에서는 TF-IDF의 개 e-datanews.tistory.com 또한 분석 예제 파일도 이전 포스팅에서 다루었던 파일을 계속 사용하겠습니다. 앞서 정리했던 주제들은 윈도 11 기준 KoNLP 설치 방법부터 품사분석.. 더보기
R 한글 텍스트 마이닝 (1) │네이버 생성형 AI 큐 국내 보도자료 분석│엑셀 데이터 호출 및 빈도분석 시각화 지난 포스팅에서 한글 텍스트 마이닝 분석을 위한 KoNLP 설치하는 방법까지 설명하였습니다. 이어서 테스트도 할 겸 엑셀의 텍스트 데이터를 호출하고, 빈도 분석까지 간단히 정리해 보겠습니다. 예제 데이터는 9월 20일 출시된 네이버의 생성형 AI 서비스인 큐에 대한 국내 보도자료이며, 이 중 제목과 키워드를 이용합니다.  KoNLP 설치 순서 │scala-library-2.11.8.jar 오류 해결 방법 │R 4.3.1 (Window 11 기준)R에서 한글 텍스트 마이닝 분석을 실행하기 위해서는 JAVA와 KoNLP 패키지를 설치해야 합니다. 포스팅을 업데이트하는 현재 날짜는 2023년 9월 19일입니다. 오늘 기준 R 최근 버전은 4.3.1이며, 해당 버e-datanews.tistory.com 1. 데.. 더보기
KH Coder3 텍스트 데이터 호출 │전처리 실행 │형태소 품사 분석 │동시출현네트워크분석 이번 포스팅에서는 2개 이상의 문서, 텍스트(. txt) 파일의 데이터를 호출한 후, 전처리 실행 방법, 형태소 및 품사 분석, 동시 출현 네트워크 분석을 간단히 구현해 보겠습니다. 1. 두 개 이상의 문서 준비 KHCoder3 폴더내 test라는 새로운 폴더를 만들고, 아래 test01, test02, test03 파일을 test 폴더에 각각 저장합니다. text01, 인하대학교 국제통상학과에 재학중입니다. text02, 인하대학교 공학대학원에 재학중입니다. text03, 인하대학교는 인천에 있습니다. 2. 텍스트 데이터 호출하기 KH Coder3를 실행시킨 후, 상단 메뉴에서 project > import > Multiple texts in a fold를 클릭합니다. 새 창이 뜨면 browse 버튼을.. 더보기

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