티스토리에 담긴 나의 히스토리

수소 신기술 주제를 국가적 수준 비교로 진행한 논문이다 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0306261922003245 Investigating emerging hydrogen technology topics and comparing national level technological focus: Patent analysis using a stru Hydrogen technology has recently attracted great attention as a new energy technology with a potential to transform existing energy systems. However, … www.sciencedirect...

kno=10에서 으로 토픽을 분류할 수 있겠다. 해석을 간단하게 해봄으로써 2017년 4월~6월에 일어난 사건에 대해 추정을 해볼 수 있을 것 같다. Topic 1 : 도널드 트럼프 대통령의 행정명령으로 외국인 노동자 채용이 어려워졌던 뉴스 Topic 2 공화당과 건강관리법 제정에 대한 뉴스 . Topic 3 해석하기 어려움(단어들로 유추하기 어려움, 특색있는 단어가 없었다고 생각함 & 불용어에 대한 커스텀이 추가되었어야 할 것 같음) Topic 4 트럼프가 이전 토픽에서 많이 등장해 이번 토픽에서 빠진 것이라면 트럼프와 트위터 관련 뉴스기사로 해석하는 것이 적절할 것이고 그러히 않다면 트위터의 해킹이나 계정과 관련된 이슈가 있는지 탐색해볼 필요가 있다. Topic 5 런던에서 대테러작전중 여성을 경찰이..

R 기본 패키지 설치 & stm 전용 패키지 설치 install.packages("tm") install.packages("wordcloud") install.packages("topicmodels") install.packages("tidytext") install.packages("reshape2") install.packages("ggplot2") install.packages("dplyr") install.packages("stringi") install.packages("LDAvis") install.packages("servr") install.packages("stm") install.packages("stopwords") 라이브러리 불러오기 & 작업경로 설정 & 사용할 데이터 불러오기 li..

https://www.kaggle.com/datasets/aggle6666/bbc-news BBC News Articles This dataset contains BBC News Articles scrapped from the year 2017 www.kaggle.com 캐글에서 제공하는 데이터는 다음과 같은 구조를 가진다. STM 모델에 적용하기 위해 파이썬 환경에서 데이터셋을 약간 전처리할 계획이다. 연구실 선배님이 논문을 읽었는데 STM topic의 성능을 향상시키기 위해 headline을 두 번 concat하여 가중치를 두는 경우도 있다고 하여 document를 만들 때 참고하기로 했다. 또한 metadata로서 date를 활용하기 위해 현재 날짜의 데이터 타입을 바꿀 필요가 있어 Saturday..

구조적 토픽 모델링이라는 텍스트마이닝 기법이 있다. https://www.kaggle.com/datasets/aggle6666/bbc-news BBC News Articles This dataset contains BBC News Articles scrapped from the year 2017 www.kaggle.com 에서 BBC_08_APR_17_to_08_JUN_2017.csv 을 사용할 것이다. metadata로 날짜를 date를 활용할 계획이고 article과 headline을 concat해서 하나의 column에 넣을 것이다. 아마 summary와 url은 활용하지 않을 듯 하다. 목표는 2017년의 4월~6월 기간 내에 월별 세계의 이슈를 토픽으로 찾을 수 있을까에 대한 실험이다.