[텍스트 마이닝] 방법과 진행 절차

1. 텍스트 데이터 수집

분석에 필요한 텍스트 데이터를 확보하는 단계입니다.

• 소스 예시: 뉴스, SNS, 블로그, 리뷰, 논문 등
• 수집 방법: 웹 크롤링, API 호출, 데이터베이스 추출
• 도구: Python requests, BeautifulSoup, Selenium

2. 텍스트 전처리

원시 텍스트를 분석 가능한 형태로 정리합니다.

• 토큰화 (Tokenization)
• 불용어 제거 (Stopword Removal)
• 어간/표제어 추출 (Stemming, Lemmatization)
• 소문자화, 특수문자 및 숫자 제거

3. 텍스트 정형화 및 표현

텍스트를 수치화된 벡터로 표현하여 모델에 적용 가능하게 만듭니다.

• Bag of Words (BoW)
• TF-IDF
• Word Embedding: Word2Vec, GloVe, FastText
• 문장 임베딩: BERT, Sentence-BERT

4. 탐색적 분석 및 시각화

데이터에 대한 기본 통계를 파악하고 시각화합니다.

• 단어 빈도수 분석
• 워드클라우드
• N-gram 분석
• 동시 출현 네트워크

5. 텍스트 분석

분석 목적에 따라 다양한 기법을 적용합니다.

분석 유형	설명
문서 분류	스팸/비스팸, 긍정/부정 등
감성 분석	감정 상태(긍정/부정/중립) 판단
클러스터링	문서 자동 군집화
토픽 모델링	주제 추출 (예: LDA)
텍스트 요약	문서 핵심 내용 요약

6. 모델 학습 및 평가

• 알고리즘: Naive Bayes, SVM, Random Forest, BERT 등
• 평가 지표: Accuracy, Precision, Recall, F1 Score

7. 결과 해석 및 시각화

분석 결과를 시각화하여 인사이트를 도출합니다.

• 워드클라우드, 그래프, 토픽 키워드 시각화
• 분석 보고서 및 대시보드 작성

8. 활용 및 응용

결과를 실제 서비스나 업무에 적용합니다.

• 리뷰 자동 감성 분석 시스템
• 뉴스 기반 경고 시스템
• 챗봇에 감정 인식 기능 적용

✅ 전체 요약

1. 수집 → 2. 전처리 → 3. 벡터화 → 4. 탐색 → 5. 분석 → 6. 모델링 → 7. 해석 → 8. 응용

이러한 절차를 통해 텍스트 마이닝은 방대한 텍스트에서 유용한 정보를 자동으로 추출하고 분석할 수 있게 됩니다.