리뷰·논문·SNS의 텍스트를 심사위원 관점으로 분석하고, 그 방법을 강의실에서 직접 굴립니다. 만든 도구는 오픈소스로 풉니다. 말이 아니라 결과물로 증명합니다.
리뷰·설문 응답·기사 아무거나. 키워드 빈도 · 워드클라우드 · 감성이 브라우저에서 바로 계산됩니다. (서버 전송 없음)
텍스트마이닝·토픽모델링 방법론으로 직접 게재하고 심사해 온 기록입니다.
키워드 동시출현 네트워크 · 실제 분석 산출물
연구자라면 분석과 논문을, 교수·강사라면 강의실의 AI를. 필요한 문으로 들어오세요.
리뷰·SNS·논문 텍스트를 심사위원 관점으로 분석하고, 게재까지 이어지는 해석을 함께 드립니다.
“이론 말고, 오늘 5분 안에 되는 것 하나부터.” 강의실에서 직접 써본 AI 활용법만 매주 전합니다.
한계를 감추면 신뢰를 잃고, 먼저 드러내면 오히려 신뢰를 얻는다. 텍스트마이닝 연구에서 한계 서술은 선택이 아니라 구조의 일부다.
2026년 10월 22일 텍스트마이닝결과 챕터에 "따라서 지원이 필요하다"가 한 문장이라도 섞여 있으면 심사위원은 구조부터 지적한다. 결과와 결론은 다른 챕터다.
2026년 10월 19일 텍스트마이닝두 트랙의 토픽이 비슷하다는 인상은 그 자체로 주장이 될 수 없다. Jaccard 정합성으로 숫자를 대야 검증 가능한 주장이 된다.
2026년 10월 15일