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.
신조어와 고유명사 앞에서 형태소 분석기는 자주 틀린다. 오분석을 숨기지 않고 보정 절차로 드러내는 법.
2026년 10월 01일 텍스트마이닝심사 대상은 불용어 몇 개를 지웠는지가 아니라 어떤 기준으로 사전을 만들었는지다. 전처리 5단계를 재현 가능하게 문서화하는 법.
2026년 09월 28일 텍스트마이닝리뷰에 별점이, 논문에 연도가 붙어 있다면 그 정보를 버릴 이유가 없다. STM으로 메타데이터를 토픽 추정에 결합하는 법.
2026년 09월 24일