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.
전문가에게 물어봤다는 서술만으로는 부족하다. 몇 명 중 몇 명이 필수라고 했는지를 CVR로 환산해야 내용타당도가 숫자로 뒷받침된다.
2026년 10월 08일 텍스트마이닝이 리뷰는 부정적이라는 판정과 배송은 불만, 품질은 만족이라는 판정은 층위가 다르다. 개선 우선순위를 말하려면 문서 단위 감성분석으로는 부족하다.
2026년 10월 05일 텍스트마이닝신조어와 고유명사 앞에서 형태소 분석기는 자주 틀린다. 오분석을 숨기지 않고 보정 절차로 드러내는 법.
2026년 10월 01일