Text Processing Functions
자연어 처리는 품이 많이 듭니다. 단어부터 문장, 맥락까지 처리할 것이 한 두 가지가 아닙니다. 그러면서도 반복이 많습니다. 함수로 만듭니다. 초록 요약 및 키워드 추출 Pega Devlog: Open API를 이용한 고속 논문 분석 우연히 시작한 문헌 분석 일이 형태를 갖춰 갑니다. 주먹구구로 시작했던 일을 체계적으로 정리하고자 합니다. 무엇보다
Tag: text mining
Open API를 이용한 고속 논문 분석
저는 데이터, AI 담당자로서 낯선 분야의 업무를 맡아 논문 작성을 요구받고 있습니다. 공저자로서 데이터 분석이나 AI 모델링 파트만 작성하라면 그냥 하면 됩니다. 그러나 주저자로서 서론부터 작성하는 일은 너무 어렵습니다. 이 분야의 흐름을 파악하고 다른 이들의 연구를 언급해야 하는데 대량의 논문을 읽기엔 단어부터 낯설기 때문입니다. 처음 보는
Words Co-occurence in Academic Literatures
1. 요약1.1. 포부 논문을 긁어서 내용을 정리할 수 있음을 이전 글에서 간략히 언급했습니다. 짧은 시간동안 필요한 결론을 도출할 수 있었고 피보고자의 반응도 좋았습니다. Notepad++에서 시간에 쫓기며 find(Ctrl+F), replace(Ctrl+H)를 반복하며 작업했기에 기록도 없었습니다. 다음에도 이 강력한 기능의 재현 가능성을 확보하고자 했
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Contributor 김승욱님, Bert님 References VOSviewerScopusWeb of Science 1. Visualizer: VOSviewer 논문 여러편을 읽고 행간을 파악해서 연구의 흐름을 인지하는 일은 쉽지 않습니다. 익숙한 분야가 아니라면 일단 단어조차 낯선데, 뭐가 중요하고 중요하지 않은지 알기 힘든데다 이 연구와 다른 연