텍스트 마이닝이란?(뜻, 구성요소 등)

텍스트 마이닝에 대해 찾고계신가요?
오늘은 텍스트 마이닝에 대해 알아보려고 합니다.
이 글을 통해 텍스트 마이닝의 뜻, 구성 요소, 데이터 마이닝과 차이점 등에 대한 정보를 알아보세요.


<목 차>


1. 텍스트 마이닝이란?

텍스트 마이닝4

텍스트 분석이라고도 하는 텍스트 마이닝은 비정형 텍스트 데이터를 분석, 인사이트 및 의사 결정에 적합한 정형화된 의미 있는 정보로 변환하는 프로세스입니다. 쉽게 말해, 금광업자가 귀중한 금 덩어리를 찾기 위해 바위와 모래를 샅샅이 뒤지는 것과 비슷합니다. 이 시나리오에서 ‘금’은 관련 정보이고 ‘바위와 모래’는 블로그, 소셜 미디어 게시물, 이메일 등에 있는 비정형 데이터입니다.

물론 인간도 텍스트를 읽고 정보를 추출할 수 있지만, 텍스트 마이닝이 필요한 이유는 디지털 데이터의 엄청난 규모 때문입니다. 전 세계에서 매일 생성되는 데이터의 양은 2.5경 바이트에 달하며, 이 중 대부분이 텍스트로 구성되어 있습니다. 텍스트 마이닝과 같은 도구가 없다면 이러한 정보를 선별하여 중요한 인사이트를 찾는 것은 불가능할 것입니다.


2.텍스트 마이닝의 구성 요소

텍스트 마이닝에는 다음과 같은 단계의 구성 요소가 포함되며, 각 단계는 똑같이 중요합니다.

  • 정보 검색
    다양한 소스에서 비정형 원시 텍스트 데이터를 수집하는 프로세스입니다.
  • 자연어 처리(NLP)
    NLP는 컴퓨터가 인간의 언어를 말하거나 쓰는 그대로 이해할 수 있게 해주며, 이는 텍스트의 내용을 분석하는 데 매우 중요합니다.
  • 정보 추출
    이 프로세스는 이름, 날짜, 장소와 같은 텍스트 내의 주요 정보를 식별합니다.
  • 데이터 마이닝
    이제 텍스트가 구조화되었으므로 기존의 데이터 마이닝 기술을 사용하여 패턴과 추세를 발견할 수 있습니다.
  • 해석/평가
    마지막으로, 당면한 작업이나 문제의 맥락에서 결과를 해석하고 평가합니다.

3.데이터 마이닝과의 차이점

텍스트 마이닝은 데이터 마이닝과 대규모 데이터 세트에서 유용한 인사이트를 추출한다는 공통된 목표를 공유하지만 차이가 있습니다. 데이터 마이닝은 일반적으로 데이터베이스와 스프레드시트와 같은 정형 데이터를 다루는 반면, 텍스트 마이닝은 전체 데이터의 약 80%를 차지하는 비정형 데이터에 중점을 둡니다.

예를 들어, 고객 서비스를 개선하고자 하는 조직을 생각해 보겠습니다. 데이터 마이닝은 고객의 연령, 구매 내역, 통화 시간 등의 정형 데이터를 분석할 수 있습니다. 반면, 텍스트 마이닝은 고객 리뷰나 콜센터 기록과 같은 비정형 데이터를 분석하여 고객의 감정과 불만 사항에 대한 심층적인 인사이트를 제공할 수 있습니다.


4.텍스트 마이닝의 시각화

텍스트 마이닝

구조화되지 않은 텍스트 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하는 데 사용되는 텍스트 마이닝은 데이터가 넘쳐나는 지금 매우 중요한 도구가 되었습니다. 그러나 원시 데이터와 여기에서 파생된 인사이트가 많기에 소화가 어려울 수 있습니다. 여기에서 데이터 시각화가 시작됩니다. 마이닝된 데이터를 쉽게 이해할 수 있는 그래픽 형식으로 제공하는 것입니다.

이러한 텍스트 마이닝의 시각화는 복잡한 데이터를 단순화하여 더 빠른 이해, 더 쉬운 탐색 및 결과의 더 효과적인 전달을 가능하게 합니다.


5.시각화를 위한 방법

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텍스트 마이닝 결과를 시각적으로 표현하는 데 널리 사용되는 몇 가지 방법이 있으며, 각 방법에는 고유한 장점이 있습니다.

  • 워드 클라우드
    가장 간단하고 널리 알려진 텍스트 데이터 시각화 형태인 워드 클라우드는 텍스트 데이터의 빈도 분포를 시각적으로 표현합니다. 단어가 텍스트에 더 자주 나타날수록 워드 클라우드에 더 크고 굵게 표시됩니다.
  • 토픽 맵
    이 시각화는 토픽 모델링에 사용되며, 텍스트 또는 문서 모음에서 식별된 다양한 토픽을 표시합니다. 각 토픽은 버블 또는 노드로 표시되며, 버블의 크기가 해당 토픽의 인기도를 나타내는 경우가 많습니다.
  • 네트워크 다이어그램
    이 다이어그램은 텍스트에서 서로 다른 엔티티 간의 관계를 표시하는 데 자주 사용됩니다. 각 엔터티는 노드로 표시되며, 노드 사이의 선 또는 화살표는 관계를 나타냅니다.
  • 감성 분석 대시보드
    감성 분석 대시보는 일반적으로 색상 코딩을 사용하여 텍스트 또는 텍스트 모음에서 감정의 극성(긍정, 부정, 중립)을 나타냅니다. 막대형 차트, 원형 차트 또는 히트 맵과 같은 더 복잡한 시각화도 이러한 목적으로 사용할 수 있습니다.
  • 계층형 클러스터 트리
    텍스트 클러스터링에서 유사한 텍스트 또는 문서 그룹을 시각적으로 표시하는 데 사용됩니다. 트리와 같은 구조는 클러스터가 어떻게 형성되고 서로 어떻게 연관되어 있는지 표시합니다.

여기까지 텍스트 마이닝에 대해 알아보았습니다.
이 글을 통해 텍스트 마이닝에 대한 정보를 조금이나마 얻어가셨으면 좋겠습니다.
긴 글 읽어주셔서 감사합니다. 좋은 하루 보내세요.


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