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김수현 ( Soohyon Kim ),이영준 ( Youngjoon Lee ),신진영 ( Jhinyoung Shin ),박기영 ( Ki Young Park ),김태경(논평),최동욱(논평) 한국금융연구원 2020 韓國經濟의 分析 Vol.26 No.1
본고는 텍스트 마이닝의 주요 방법론 및 경제 분석의 활용 사례를 소개하는 것을 목적으로 한다. 언어 특유의 다의성과 비정형성에도 불구하고 텍스트로부터 수치화된 정보를 추출해 내는 텍스트 마이닝을 활용할 경우 새로운 데이터를 만들거나 기존의 데이터를 보완할 수 있고, 기존 방법론으로 분석이 어려웠던 주제들에 대한 연구도 가능하다. 빅데이터와 전산 기술의 발전으로 텍스트 마이닝 방법론은 빠르게 발전하고 있으며 이미 학계, 산업계, 정부 부문에서 활발하게 연구되고 이용되고 있다. 기존 데이터 및 방법론을 보완함과 동시에 새로운 정보를 제공하는 방법론으로 텍스트 마이닝의 수요는 더욱 증대될 것으로 기대한다. Text mining or natural language processing is a multi-discipline technique that can distill and obtain useful information from text. With the development of AI and increasing abundance of big data, text mining is becoming one of the essential technologies in the fields of business, governement and academia. In this regard, the purpose of this paper is to provide detailed description of how text data analysis can be used for economic analysis by reviewing the key methodologies and related literature. We expect that text mining will complement the limitation of current data and methodologies by serving as a new source of information.
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