텍스트 마이닝(Text Mining)이란? (Text Mining은 '텍스트(글) 속에서 유용한 정보를 캐내는 작업'이라는 의미)

1. Text (텍스트)

• 읽는 법: /tɛkst/ (텍스트)
• 뜻: 글, 본문, 문자 그대로의 내용. 컴퓨터 분야에서는 주로 문서나 글의 데이터를 의미합니다.

2. Mining (마이닝)

• 읽는 법: /ˈmaɪnɪŋ/ (마이닝)
• 뜻: 채굴, 캐내기. 광산에서 광물을 캐내는 것처럼, 데이터에서 유용한 정보나 패턴을 '캐내는' 행위를 비유적으로 표현한 것입니다.

따라서 Text Mining은 '텍스트(글) 속에서 유용한 정보를 캐내는 작업'이라는 의미를 가집니다.

 

텍스트 마이닝은 비정형 텍스트 데이터에서 의미 있는 패턴, 트렌드, 새로운 인사이트를 찾아내는 기술입니다. 텍스트는 정형화된 데이터베이스와 달리 사람의 언어로 자유롭게 쓰여 있어, 컴퓨터가 바로 분석하기 어렵습니다. 텍스트 마이닝은 이런 텍스트를 정형화된 형태로 변환하고 분석해 숨겨진 가치를 발굴합니다. ⛏️📖

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텍스트 마이닝의 주요 기술 및 과정

텍스트 마이닝은 주로 자연어 처리(NLP)와 데이터 마이닝 기법을 결합하여 수행됩니다. 이 과정은 다음과 같은 단계로 이루어집니다.

• 텍스트 전처리: 원시 텍스트 데이터를 분석하기 좋은 형태로 가공하는 단계입니다.
  • 토큰화(Tokenization): 문장을 단어나 형태소와 같은 작은 단위로 분리합니다.
  • 불용어 제거(Stop word removal): '은', '는', '이', '가'와 같이 분석에 불필요한 단어를 제거합니다.
  • 정규화(Normalization): 같은 의미의 단어를 하나로 통일합니다 (예: '웃다', '웃는', '웃고'를 '웃다'로 변환).
• 분석 및 모델링: 전처리된 데이터를 기반으로 패턴을 탐색하고 분석하는 단계입니다.
  • 단어 빈도 분석: 특정 단어가 얼마나 자주 출현하는지 파악하여 중요한 키워드를 식별합니다.
  • 감성 분석(Sentiment Analysis): 텍스트에 담긴 감정(긍정, 부정, 중립)을 분류하여 여론이나 고객 반응을 파악합니다.
  • 주제 모델링(Topic Modeling): 대규모 문서 집합에서 숨겨진 주제를 찾아내고, 문서들을 주제별로 분류합니다.
  • 개체명 인식(Named Entity Recognition): 텍스트에서 인명, 지명, 기관명 등과 같은 고유한 정보를 추출합니다.
• 시각화 및 활용: 분석 결과를 차트, 그래프 등으로 시각화하여 쉽게 이해하고, 이를 바탕으로 의사결정에 활용합니다.

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텍스트 마이닝의 활용 사례

텍스트 마이닝은 다양한 분야에서 폭넓게 활용됩니다.

• 기업: 고객 리뷰, 소셜 미디어, 설문 조사 등에서 고객의 목소리를 분석하여 제품 개선, 마케팅 전략 수립, 브랜드 이미지 관리 등에 활용합니다.
• 미디어 및 금융: 뉴스 기사나 SNS 동향을 분석해 시장의 감정을 파악하거나 주가를 예측하는 데 사용됩니다.
• 의료: 의료 기록, 논문 등에서 질병의 패턴이나 치료 효과를 분석하여 의학 연구를 돕습니다.
• 공공 부문: 민원 서류나 온라인 여론을 분석해 사회적 이슈나 정책 방향을 파악하는 데 활용될 수 있습니다.

 

정형 텍스트 데이터라는 용어는 일반적으로 사용되지 않습니다. 이런 용어는 없음

필드명이 있고 레코드 가 있는 정해진 틀에 데이터가 모여 있는것은?

텍스트 데이터는 주로 비정형 데이터로 분류됩니다.

정형 데이터는 필드(열)와 레코드(행)가 있는 정해진 틀, 즉 데이터베이스나 스프레드시트와 같이 구조화된 형태를 갖춘 데이터를 말합니다. 텍스트 데이터 자체는 이러한 구조 없이 자유로운 형식으로 존재하기 때문에 대부분 비정형 데이터에 속합니다.

예를 들어, 데이터베이스의 '고객명' 필드에 '김철수', '박영희'와 같이 정확하게 정해진 형태로 입력된 데이터는 정형 데이터입니다.

하지만, 고객이 자유롭게 작성한 이메일 내용이나 상품 리뷰는 비정형 텍스트 데이터입니다.

 

정리 질문)

틀이 정해져 있지 않은 사람들의 자유로운 글들을 비정형데이터라고 부르나요?

네, 맞습니다. 틀이 정해져 있지 않은 사람들의 자유로운 글들을 비정형 데이터라고 부릅니다.

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비정형 데이터란?

비정형 데이터(Unstructured Data)는 미리 정해진 구조나 형식 없이 자유로운 형태로 존재하는 데이터를 말합니다. 데이터베이스의 테이블처럼 행과 열로 명확하게 구성되어 있지 않기 때문에, 컴퓨터가 바로 이해하고 분석하기 어렵습니다.

이러한 비정형 데이터의 가장 대표적인 예시가 바로 텍스트입니다. 소셜 미디어 게시물, 이메일, 고객 리뷰, 뉴스 기사, 보고서 등이 모두 비정형 데이터에 해당합니다. 텍스트 마이닝은 바로 이렇게 정형화되지 않은 텍스트 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하는 기술입니다.

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비정형 데이터의 다른 예시

텍스트 외에도 다음과 같은 것들이 비정형 데이터에 속합니다.

• 멀티미디어 데이터: 사진, 동영상, 음성 파일 등
• 센서 데이터: 사물 인터넷(IoT) 기기에서 수집되는 로그나 스트리밍 데이터
• 웹 데이터: 웹페이지의 HTML, XML 문서 등

결론적으로, 텍스트는 비정형 데이터의 가장 중요한 한 종류이며,

텍스트 마이닝은 이 비정형 데이터를 분석하기 위한 핵심적인 기술이라고 할 수 있습니다.

텍스트 마이닝의 핵심 기술은 여러 가지가 있습니다.

이 기술들은 비정형 텍스트에서 유용한 정보를 추출하고 분석하는 데 사용됩니다.

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핵심 기술 종류와 설명

1. 감성 분석 (Sentiment Analysis) 💖

감성 분석은 텍스트에 담긴 감정이나 태도를 긍정, 부정, 중립으로 분류하는 기술입니다. 기업이 고객 리뷰나 소셜 미디어 피드백을 분석하여 제품이나 서비스에 대한 여론을 파악하는 데 주로 사용됩니다.

• 예시: "이 제품 정말 좋아요!" (긍정), "배송이 너무 늦어서 실망했어요." (부정)

2. 주제 모델링 (Topic Modeling) 📑

주제 모델링은 대량의 문서에서 숨겨진 주제를 찾아내는 기술입니다. 문서들을 자동으로 분류하고, 어떤 문서가 어떤 주제와 관련이 있는지 파악하는 데 유용합니다.

• 예시: 여러 신문 기사들에서 '경제', '스포츠', '정치'와 같은 주제를 자동으로 식별하고 분류합니다.

3. 개체명 인식 (Named Entity Recognition, NER) 👤

개체명 인식은 텍스트에서 이름, 장소, 시간, 날짜, 기관명 등과 같은 고유한 개체를 식별하고 분류하는 기술입니다. 구조화되지 않은 텍스트에서 핵심 정보를 추출하는 데 필수적입니다.

• 예시: "스티브 잡스는 애플의 공동 창업자입니다."라는 문장에서 '스티브 잡스' (사람), '애플' (기관)을 찾아냅니다.

4. 문서 요약 (Text Summarization) 📝

문서 요약은 긴 텍스트의 핵심 내용을 간결하게 요약하는 기술입니다. 긴 기사, 보고서, 논문 등을 빠르게 파악할 수 있도록 돕습니다.

• 추출 기반 요약: 원본 텍스트의 중요한 문장들을 그대로 추출하여 요약문을 만듭니다.
• 추상 기반 요약: 원본 내용을 이해하고 새로운 문장으로 요약문을 생성합니다.

5. 텍스트 분류 (Text Classification) 📁

텍스트 분류는 텍스트를 미리 정의된 카테고리나 클래스로 분류하는 기술입니다. 스팸 메일 필터링, 뉴스 기사 분류, 고객 문의 자동 응대 등 다양한 분야에 활용됩니다.

• 예시: 수신된 이메일을 '스팸' 또는 '정상'으로 분류하거나, 고객 문의를 '결제', '배송', '반품' 등으로 분류합니다.