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.
리뷰에 별점이, 논문에 연도가 붙어 있다면 그 정보를 버릴 이유가 없다. STM으로 메타데이터를 토픽 추정에 결합하는 법.
2026년 09월 24일 텍스트마이닝한 시점의 토픽은 사진이고 여러 시점의 토픽은 영화다. DTM으로 토픽의 부상과 쇠퇴를 추적하는 법.
2026년 09월 21일 텍스트마이닝최신 기법이 늘 정답은 아니다. 토픽모델링 기법 선택은 데이터 크기와 연구 목적으로 정당화해야 한다.
2026년 09월 17일