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Research topic identification and trend prediction of China's energy policy: A combined LDA-ARIMA approach - ScienceDirect Research topic identification and trend prediction of China's energy policy: A combined LDA-ARIMA approach Identifying the research topics of China's energy transition policy and predicting future research trends are crucial for policymakers to make informe… www.sciencedirec..

https://github.com/youngwoos/Doit_textmining GitHub - youngwoos/Doit_textmining: 저장소 저장소. Contribute to youngwoos/Doit_textmining development by creating an account on GitHub. github.com 해당 교재의 7장 파일을 인용한다. 그리고 절차는 앞선 글인 https://couthelloworldendl.tistory.com/45 토픽모델링 : 어떤 주제로 글을 썼을까? (LDA) 토픽 모델을 만들면 문서가 어떤 주제로 구성되었는지 파악할 수 있다. 주제를 찾으면 비슷한 내용끼리 분류할 수 있기 때문에 다량의 문서를 분석할 때 특히 유용하다. 한편, 토픽은 1. 여러 ..

토픽 모델을 만들면 문서가 어떤 주제로 구성되었는지 파악할 수 있다. 주제를 찾으면 비슷한 내용끼리 분류할 수 있기 때문에 다량의 문서를 분석할 때 특히 유용하다. 한편, 토픽은 1. 여러 단어의 혼합으로 구성된다 1-1. 한 토픽에 여러 단어가 서로 다른 확률로 포함된다. 1-2. 같은 단어가 여러 토픽에 서로 다른 확률로 포함된다. 2. 문서는 여러 토픽의 혼합으로 구성된다. 토픽 모델링 중 가장 많이 쓰이는 것이 LDA(Latent Dirichlet Allocation, 잠재 디리클레 할당)이다. https://github.com/youngwoos/Doit_textmining GitHub - youngwoos/Doit_textmining: 저장소 저장소. Contribute to youngwoos/..