텍스트 마이닝: 데이터 분석의 새로운 길

1.1 텍스트 마이닝의 개념

텍스트 마이닝이란?

텍스트 마이닝(Text Mining)은 비정형 텍스트 데이터를 분석하여 유의미한 정보를 추출하는 기술입니다. 데이터 마이닝(Data Mining)의 한 분야로, 주로 자연어 처리(NLP) 기술을 사용하여 문서나 웹 페이지 등의 텍스트에서 패턴, 트렌드, 관계를 찾아냅니다. 이는 기업의 의사 결정 지원, 고객 피드백 분석, 소셜 미디어 트렌드 파악 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

DTM에 대한 설명

DTM(Document-Term Matrix, 문서-용어 행렬)은 텍스트 마이닝에서 중요한 역할을 하는 표현 방식입니다. 각 문서를 행으로, 각 용어를 열로 구성하여 문서 내에 특정 용어가 등장하는 빈도를 나타내는 행렬입니다. 이를 통해 텍스트 데이터를 수치화하여 기계 학습 알고리즘에 활용할 수 있습니다.

예를 들어, 세 개의 문서가 있고, 이 문서들에 포함된 단어들이 다음과 같다고 가정해 봅시다.

• 문서 1: "사과 바나나 오렌지"
• 문서 2: "바나나 키위"
• 문서 3: "사과 바나나 바나나"

이 세 문서에서 등장하는 모든 단어를 추출하면 "사과", "바나나", "오렌지", "키위"라는 네 개의 단어가 있습니다. 이 단어들을 이용해 DTM을 만들면 다음과 같습니다.

	사과	바나나	오렌지	키위
문서 1	1	1	1	0
문서 2	0	1	0	1
문서 3	1	2	0	0

이 표에서 알 수 있듯이, 각 셀의 값은 해당 단어가 문서에 등장한 횟수를 나타냅니다. 문서 1에서는 "사과", "바나나", "오렌지"가 각각 한 번씩 등장하고, "키위"는 등장하지 않기 때문에 해당 셀이 0입니다. 문서 3에서는 "바나나"가 두 번 등장하고, "사과"가 한 번 등장하며, "오렌지"와 "키위"는 등장하지 않습니다.

DTM을 이용하면 문서 내 단어의 빈도 정보를 바탕으로 문서 간 유사성을 계산하거나, 기계 학습 모델을 훈련하는 등의 다양한 분석 작업을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 우리는 텍스트 데이터를 체계적으로 분석하고, 유의미한 패턴을 발견할 수 있습니다.

1.2 텍스트의 위계적 구조

텍스트는 여러 수준의 위계적 구조를 가집니다. 이를 통해 텍스트 데이터를 효과적으로 분석할 수 있습니다.

• Corpus(코퍼스): 분석할 텍스트 데이터의 집합입니다.
• Document(문서): 코퍼스 내의 개별 텍스트 파일 또는 문서입니다.
• Paragraph(단락): 문서를 구성하는 여러 문장들의 집합입니다.
• Sentence(문장): 단락을 구성하는 기본 단위입니다.
• Word(단어): 문장을 구성하는 단위입니다.
• Morpheme(형태소): 단어를 구성하는 가장 작은 의미 단위입니다.

예시 상황

예를 들어, 한 코퍼스에 여러 문서가 포함된다고 가정해봅시다. 이 코퍼스는 고객 리뷰를 모은 데이터입니다.

• Corpus(코퍼스): 고객 리뷰 전체 데이터 집합
  • Document(문서): 개별 고객의 리뷰 예를 들어, "제품 A에 대한 리뷰"와 "제품 B에 대한 리뷰" 등
    • Paragraph(단락): 개별 리뷰 문서 내의 단락 예를 들어, "제품 품질에 대한 단락"과 "배송 서비스에 대한 단락"
      • Sentence(문장): 단락을 구성하는 문장 예를 들어, "제품 A의 품질은 매우 훌륭합니다."와 "배송이 예상보다 빨랐습니다."
        • Word(단어): 문장을 구성하는 단어 예를 들어, "제품", "A", "품질", "훌륭합니다", "배송", "빨랐습니다"
          • Morpheme(형태소): 단어를 구성하는 의미 단위 예를 들어, "품질(품 + 질)", "훌륭합니다(훌륭 + 합니다)", "빨랐습니다(빨랐 + 습니다)"

이와 같이 텍스트의 위계적 구조를 이해하면 텍스트 데이터를 더 체계적으로 분석할 수 있으며, 이를 통해 유의미한 인사이트를 도출할 수 있습니다.