Process / pipeline
NMF 토픽 모델링
NMF 토픽 모델링은 Lee와 Seung (1999)이 소개한 부분 기반 분해인 비음수 행렬 분해(Non-negative Matrix Factorization, NMF)를 사용하여 코퍼스로부터 문서-토픽 분포를 추출합니다. 문서-용어 행렬을 두 개의 비음수 행렬로 인수분해함으로써, 소수의 토픽을 복구하며 LDA보다 더 해석 가능한 토픽을 생성하는 경향이 있습니다.
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출처
- Lee, D.D. & Seung, H.S. (1999). Learning the Parts of Objects by Non-negative Matrix Factorization. Nature, 401, 788-791. DOI: 10.1038/44565 ↗
- Arora, S., Ge, R., Halpern, Y., Mimno, D., Moitra, A., Sontag, D., Wu, Y. & Zhu, M. (2013). A Practical Algorithm for Topic Modeling with Provable Guarantees. Proceedings of the 30th International Conference on Machine Learning (ICML), 280-288. link ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 1). Topic Modeling with Non-negative Matrix Factorization. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/text-mining/topic-modeling-nmf
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