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[[분류:데이터 과학]] ;Text Mining ;비정형 텍스트에서 패턴, 관계 등을 분석하여 의미있는 정보를 도출해내는 [[데이터 마이닝]] 기법 * 데이터 마이닝과의 차이 {| class="wikitable" |- ! 구분 !! 설명 |- | 데이터 마이닝 || 정량화, 구조화된 데이터에서 원하는 정보를 추출하기 위해 통계적, 기계학습적 알고리즘을 적용 |- | 텍스트 마이닝 || 대량의 비정형 텍스트에 요약, 분류, 군집화 등을 적용하여 새로운 정보 도출 |} == 주요 기법 == * 텍스트 마이닝 기반 기술 {| class="wikitable" |- ! 기법 !! 내용 |- | 정보 추출 (Information Extraction) || * 일반적인 텍스트 문서로부터 사용자가 원하는 정보를 추출하는 작업 * 원하는 정보를 문장의 형식이나 사용자가 이전에 미리 정의한 질의 포맷에 맞추어서 추출 |- | 문서 분류 (Classification) || * 분서분류 : 키워드에 따라 문서를 분류 * 문서 클러스터링 : 문서 분석하여 동일내용의 문서들을 묶는 기법 |- | 문서요약 (Summarization) || * 문서의 중요 내용을 추출하여 짧은 글로 요약 |} * 텍스트 마이닝 응용 기술 {| class="wikitable" |- ! 응용 기술 !! 내용 |- | Web Mining || 웹사이트에 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 사용자들의 사용성 증대 |- | Concept Linkage || 여러 문서들에서 공유되고 있는 의미를 발견 |- | Question Answering || 사람이 자연어로 질문을 던지면, 문서에서 답을 찾아 제공 |- | Topic Tracking || 사용자 프로필 기반으로 관심있어 할 문서를 추출하여 제공 |}
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