LDA를 이용한 4차 산업혁명에 대한 토픽 모델링(R프로그래밍이용)

1. R_script 파일

LDA(Latent Dirichlet Allocation)는 문서에서 숨겨진 주제를 발견하기 위해 사용되는 확률적 토픽 모델링 기법이다. R에서 LDA를 이용한 4차 산업혁명에 관한 토픽 모델링을 수행하기 위해 필요한 기본적인 R 스크립트를 살펴보겠다. 이 스크립트는 다음 단계로 구성된다. 첫째, 필요한 패키지를 설치하고 로드하는 과정이다. LDA 모델을 구축하기 위해 `topicmodels`, `tm`, `tidyverse` 등의 패키지가 필요하다. 이 패키지들은 텍스트 데이터를 전처리하고 분석하는 데 유용하다. 따라서 먼저 패키지를 설치하지 않은 경우에는 `install. packages(`패키지명`)` 명령어를 사용하여 설치하고, 이후 `library(패키지명)`을 통해 로드한다. 둘째, 데이터 수집 및 전처리 단계이다. 4차 산업혁명과 관련된 문서를 데이터프레임 형태로 준비한다. 이는 CSV 파일로 저장된 데이터를 읽어오는 방식으로 진행될 수 있다. `read. csv(`파일경로`)` 명령어로 데이터를 불러오고, 텍스트 데이터가 포함된 열을 선택하여 전처리를 진행한다. 전처리 과정에서는 불용어 제거, 특수문자 제거, 소문자 변환 등 텍스트 클리닝 작업이 필요하다. `tm` 패키지를 사용하여…(생략)