[Python] 머신러닝 완벽가이드 - 08. 텍스트 분석[문서 군집화]
Updated:
파이썬 머신러닝 완벽가이드 교재를 토대로 공부한 내용입니다.
실습과정에서 필요에 따라 내용의 누락 및 추가, 수정사항이 있습니다.
기본 세팅
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
%matplotlib inline
%config InlineBackend.figure_format = 'retina'
mpl.rc('font', family='NanumGothic') # 폰트 설정
mpl.rc('axes', unicode_minus=False) # 유니코드에서 음수 부호 설정
# 차트 스타일 설정
sns.set(font="NanumGothic", rc={"axes.unicode_minus":False}, style='darkgrid')
plt.rc("figure", figsize=(10,8))
warnings.filterwarnings("ignore")
5. 문서 군집화
문서 군집화는 비슷한 텍스트 구성의 문서를 군집화 하는 방법이다.
앞서 공부했던 텍스트 분류와 비슷하지만 문서 군집화는 비지도학습 기반이다.
5.1 Opinion Review 실습
데이터는 UCI Machine Learning Repository에서 다운 받을 수 있는 Opinion Review 데이터를 사용한다.
이 데이터는 전자기기, 자동차, 호텔에 대한 리뷰 파일로 구성되어 있다.
전자기기는 다시 내비게이션, 아이팟, 킨들, 넷북 등 세부 요소로 나뉜다.
5.1.1 데이터 불러오기
import glob, os
# 경로 지정 (r string으로 탈출문자 그대로 인식)
path = r'C:\Users\ekzm3\Desktop\Github_kkd\Python_Study_ML\08.텍스트분석\OpinosisDataset1.0\topics'
# path에 존재하는 .data 파일들의 파일명을 리스트로 취합
all_files = glob.glob(os.path.join(path, "*.data"))
filename_list = []
opinion_text = []
for file in all_files:
# 경로 등 제거 후 순수 파일명만 저장
filename_ = file.split('\\')[-1]
filename = filename_.split('.')[0]
filename_list.append(filename)
# 각 파일 데이터 프레임으로 생성 후 to_string으로 text화
df = pd.read_table(file, index_col=None, header=0, encoding='latin1')
opiniontext = df.to_string().replace(" ", "") # 첫 공백 제거
opinion_text.append(opiniontext)
# 파일명, 파일내용을 데이터 프레임으로 생성
document_df = pd.DataFrame({'filename':filename_list, 'opinion_text':opinion_text})
document_df.head()
| filename | opinion_text | |
|---|---|---|
| 0 | accuracy_garmin_nuvi_255W_gps | , and is very, very accurate .\n0but for the m... |
| 1 | bathroom_bestwestern_hotel_sfo | The room was not overly big, but clean and ve... |
| 2 | battery-life_amazon_kindle | After I plugged it in to my USB hub on my com... |
| 3 | battery-life_ipod_nano_8gb | short battery life I moved up from an 8gb .... |
| 4 | battery-life_netbook_1005ha | 6GHz 533FSB cpu, glossy display, 3, Cell 23Wh... |
-
Opinion Review 데이터는 총 51개의 데이터로 구성되어 있다.
-
각 파일명과 해당 파일 내용을 데이터 프레임으로 생성하였다.
-
이 파일을 이용해서 군집화를 진행해보자.
5.1.2 피처 벡터화
tokenizer 함수
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
import nltk
import string
# 단어 원형 추출 함수
lemmar = WordNetLemmatizer()
def LemTokens(tokens):
return [lemmar.lemmatize(token) for token in tokens]
# 특수 문자 사전 생성: {33: None ...}
# ord(): 아스키 코드 생성
remove_punct_dict = dict((ord(punct), None) for punct in string.punctuation)
# 특수 문자 제거 및 단어 원형 추출
def LemNormalize(text):
# 텍스트 소문자 변경 후 특수 문자 제거
text_new = text.lower().translate(remove_punct_dict)
# 단어 토큰화
word_tokens = nltk.word_tokenize(text_new)
# 단어 원형 추출
return LemTokens(word_tokens)
-
string.punctuation은 느낌표, 물음표, 더하기 등의 문자들이다. -
dict((ord(punct), None) for punct in string.punctuation)로 해당 문자 사전을 생성하였다. -
text.lower().translate(remove_punct_dict)로 문자 사전에 따라 None으로 변환한다. -
그 후 단어 토큰화 후에 토큰별로 원형을 추출한다.
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
tfidf_vect = TfidfVectorizer(stop_words='english' , ngram_range=(1,2),
tokenizer = LemNormalize, min_df=0.05, max_df=0.85)
# 피처 벡터화: TF-IDF
feature_vect = tfidf_vect.fit_transform(document_df['opinion_text'])
-
피처 벡터화로 TF-IDF를 사용했고
tokenizer로 앞서 만든 함수를 적용하였다. -
앞선 포스팅에서 공부하였듯이 피처 벡터화에서 Stemmer, Lemmatize는
tokenizer로 수행한다.
5.1.3 K-Means(5)
from sklearn.cluster import KMeans
# KMeans: 5
km_cluster = KMeans(n_clusters=5, max_iter=10000, random_state=0)
km_cluster.fit(feature_vect)
# cluster 및 중심 좌표 정보
cluster_label = km_cluster.labels_
cluster_centers = km_cluster.cluster_centers_
# cluster 라벨 추가
document_df['cluster_label'] = cluster_label
document_df.head()
| filename | opinion_text | cluster_label | |
|---|---|---|---|
| 0 | accuracy_garmin_nuvi_255W_gps | , and is very, very accurate .\n0but for the m... | 4 |
| 1 | bathroom_bestwestern_hotel_sfo | The room was not overly big, but clean and ve... | 0 |
| 2 | battery-life_amazon_kindle | After I plugged it in to my USB hub on my com... | 1 |
| 3 | battery-life_ipod_nano_8gb | short battery life I moved up from an 8gb .... | 1 |
| 4 | battery-life_netbook_1005ha | 6GHz 533FSB cpu, glossy display, 3, Cell 23Wh... | 1 |
-
군집화는 K-Means를 이용하며 군집 수는 5개로 설정하였다.
-
각 군집별로 유사한 주제가 구성되었는지 확인해보자.
document_df[document_df['cluster_label']==0].sort_values(by='filename')
| filename | opinion_text | cluster_label | |
|---|---|---|---|
| 1 | bathroom_bestwestern_hotel_sfo | The room was not overly big, but clean and ve... | 0 |
| 13 | food_holiday_inn_london | The room was packed to capacity with queues ... | 0 |
| 14 | food_swissotel_chicago | The food for our event was delicious .\n0 Th... | 0 |
| 15 | free_bestwestern_hotel_sfo | The wine reception is a great idea as it is ... | 0 |
| 20 | location_bestwestern_hotel_sfo | Good Value good location , ideal choice .\n... | 0 |
| 21 | location_holiday_inn_london | Great location for tube and we crammed in a f... | 0 |
| 24 | parking_bestwestern_hotel_sfo | Parking was expensive but I think this is comm... | 0 |
| 28 | price_holiday_inn_london | All in all, a normal chain hotel on a nice lo... | 0 |
| 32 | room_holiday_inn_london | We arrived at 23,30 hours and they could not r... | 0 |
| 30 | rooms_bestwestern_hotel_sfo | Great Location , NiceRooms , Helpless Conci... | 0 |
| 31 | rooms_swissotel_chicago | The Swissotel is one of our favorite hotels in... | 0 |
| 38 | service_bestwestern_hotel_sfo | Both of us having worked in tourism for over 1... | 0 |
| 39 | service_holiday_inn_london | not customer, oriented hotelvery low service ... | 0 |
| 40 | service_swissotel_hotel_chicago | Mediocre room and service for a very extravaga... | 0 |
| 45 | staff_bestwestern_hotel_sfo | Staff are friendly and helpful.\n0The staff i... | 0 |
| 46 | staff_swissotel_chicago | The staff at Swissotel were not particularly... | 0 |
- 군집 0의 파일명을 보면 호텔에 대한 리뷰로 군집화되어 있다.
document_df[document_df['cluster_label']==1].sort_values(by='filename')
| filename | opinion_text | cluster_label | |
|---|---|---|---|
| 2 | battery-life_amazon_kindle | After I plugged it in to my USB hub on my com... | 1 |
| 3 | battery-life_ipod_nano_8gb | short battery life I moved up from an 8gb .... | 1 |
| 4 | battery-life_netbook_1005ha | 6GHz 533FSB cpu, glossy display, 3, Cell 23Wh... | 1 |
| 11 | features_windows7 | I had to uninstall anti, virus and selected ot... | 1 |
| 19 | keyboard_netbook_1005ha | , I think the new keyboard rivals the great... | 1 |
| 26 | performance_netbook_1005ha | The Eee Super Hybrid Engine utility lets user... | 1 |
| 34 | screen_garmin_nuvi_255W_gps | It is easy to read and when touching the scre... | 1 |
| 35 | screen_ipod_nano_8gb | As always, the video screen is sharp and brigh... | 1 |
| 36 | screen_netbook_1005ha | Keep in mind that once you get in a room full ... | 1 |
| 41 | size_asus_netbook_1005ha | A few other things I'd like to point out is th... | 1 |
| 42 | sound_ipod_nano_8gb | headphone jack i got a clear case for it and ... | 1 |
| 49 | video_ipod_nano_8gb | I bought the 8, gig Ipod Nano that has the bu... | 1 |
- 군집 1은 킨들, 아이팟, 넷북 등 전자기기에 대한 리뷰로 군집화되어 있다.
document_df[document_df['cluster_label']==2].sort_values(by='filename')
| filename | opinion_text | cluster_label | |
|---|---|---|---|
| 6 | comfort_honda_accord_2008 | Drivers seat not comfortable, the car itself ... | 2 |
| 7 | comfort_toyota_camry_2007 | Ride seems comfortable and gas mileage fairly ... | 2 |
| 16 | gas_mileage_toyota_camry_2007 | Ride seems comfortable and gas mileage fairly... | 2 |
| 17 | interior_honda_accord_2008 | I love the new body style and the interior is ... | 2 |
| 18 | interior_toyota_camry_2007 | First of all, the interior has way too many ch... | 2 |
| 22 | mileage_honda_accord_2008 | It's quiet, get good gas mileage and looks cle... | 2 |
| 25 | performance_honda_accord_2008 | Very happy with my 08 Accord, performance is... | 2 |
| 29 | quality_toyota_camry_2007 | I previously owned a Toyota 4Runner which had... | 2 |
| 37 | seats_honda_accord_2008 | Front seats are very uncomfortable .\n0 No mem... | 2 |
| 47 | transmission_toyota_camry_2007 | After slowing down, transmission has to be ... | 2 |
- 군집 2는 토요타, 혼다 등 자동차에 대한 리뷰로 군집화되어 있다.
document_df[document_df['cluster_label']==3].sort_values(by='filename')
| filename | opinion_text | cluster_label | |
|---|---|---|---|
| 5 | buttons_amazon_kindle | I thought it would be fitting to christen my ... | 3 |
| 10 | eyesight-issues_amazon_kindle | It feels as easy to read as the K1 but doesn't... | 3 |
| 12 | fonts_amazon_kindle | Being able to change the font sizes is awesom... | 3 |
| 23 | navigation_amazon_kindle | In fact, the entire navigation structure has... | 3 |
| 27 | price_amazon_kindle | If a case was included, as with the Kindle 1,... | 3 |
| 44 | speed_windows7 | Windows 7 is quite simply faster, more stable... | 3 |
- 군집 3은 킨들에 대한 리뷰로 군집화되어 있다.
document_df[document_df['cluster_label']==4].sort_values(by='filename')
| filename | opinion_text | cluster_label | |
|---|---|---|---|
| 0 | accuracy_garmin_nuvi_255W_gps | , and is very, very accurate .\n0but for the m... | 4 |
| 8 | directions_garmin_nuvi_255W_gps | You also get upscale features like spoken di... | 4 |
| 9 | display_garmin_nuvi_255W_gps | 3 quot widescreen display was a bonus .\n0 ... | 4 |
| 33 | satellite_garmin_nuvi_255W_gps | It's fast to acquire satellites .\n0 If you'v... | 4 |
| 43 | speed_garmin_nuvi_255W_gps | Another feature on the 255w is a display of t... | 4 |
| 48 | updates_garmin_nuvi_255W_gps | Another thing to consider was that I paid $50 ... | 4 |
| 50 | voice_garmin_nuvi_255W_gps | The voice prompts and maps are wonderful espe... | 4 |
- 군집 4는 네비게이션에 대한 리뷰로 군집화되어 있다.
5.1.4 K-Means(3)
앞서 5개의 군집을 3개로 낮춰 결과를 확인해보자.
from sklearn.cluster import KMeans
# KMeans: 3
km_cluster = KMeans(n_clusters=3, max_iter=10000, random_state=0)
km_cluster.fit(feature_vect)
# cluster 및 중심 좌표 정보
cluster_label = km_cluster.labels_
cluster_centers = km_cluster.cluster_centers_
# cluster 라벨 추가
document_df['cluster_label'] = cluster_label
document_df[document_df['cluster_label']==0].sort_values(by='filename')
| filename | opinion_text | cluster_label | |
|---|---|---|---|
| 0 | accuracy_garmin_nuvi_255W_gps | , and is very, very accurate .\n0but for the m... | 0 |
| 2 | battery-life_amazon_kindle | After I plugged it in to my USB hub on my com... | 0 |
| 3 | battery-life_ipod_nano_8gb | short battery life I moved up from an 8gb .... | 0 |
| 4 | battery-life_netbook_1005ha | 6GHz 533FSB cpu, glossy display, 3, Cell 23Wh... | 0 |
| 5 | buttons_amazon_kindle | I thought it would be fitting to christen my ... | 0 |
| 8 | directions_garmin_nuvi_255W_gps | You also get upscale features like spoken di... | 0 |
| 9 | display_garmin_nuvi_255W_gps | 3 quot widescreen display was a bonus .\n0 ... | 0 |
| 10 | eyesight-issues_amazon_kindle | It feels as easy to read as the K1 but doesn't... | 0 |
| 11 | features_windows7 | I had to uninstall anti, virus and selected ot... | 0 |
| 12 | fonts_amazon_kindle | Being able to change the font sizes is awesom... | 0 |
| 19 | keyboard_netbook_1005ha | , I think the new keyboard rivals the great... | 0 |
| 23 | navigation_amazon_kindle | In fact, the entire navigation structure has... | 0 |
| 26 | performance_netbook_1005ha | The Eee Super Hybrid Engine utility lets user... | 0 |
| 27 | price_amazon_kindle | If a case was included, as with the Kindle 1,... | 0 |
| 33 | satellite_garmin_nuvi_255W_gps | It's fast to acquire satellites .\n0 If you'v... | 0 |
| 34 | screen_garmin_nuvi_255W_gps | It is easy to read and when touching the scre... | 0 |
| 35 | screen_ipod_nano_8gb | As always, the video screen is sharp and brigh... | 0 |
| 36 | screen_netbook_1005ha | Keep in mind that once you get in a room full ... | 0 |
| 41 | size_asus_netbook_1005ha | A few other things I'd like to point out is th... | 0 |
| 42 | sound_ipod_nano_8gb | headphone jack i got a clear case for it and ... | 0 |
| 43 | speed_garmin_nuvi_255W_gps | Another feature on the 255w is a display of t... | 0 |
| 44 | speed_windows7 | Windows 7 is quite simply faster, more stable... | 0 |
| 48 | updates_garmin_nuvi_255W_gps | Another thing to consider was that I paid $50 ... | 0 |
| 49 | video_ipod_nano_8gb | I bought the 8, gig Ipod Nano that has the bu... | 0 |
| 50 | voice_garmin_nuvi_255W_gps | The voice prompts and maps are wonderful espe... | 0 |
- 군집 0은 전자기기에 대한 리뷰만으로 잘 군집화되어 있다.
document_df[document_df['cluster_label']==1].sort_values(by='filename')
| filename | opinion_text | cluster_label | |
|---|---|---|---|
| 1 | bathroom_bestwestern_hotel_sfo | The room was not overly big, but clean and ve... | 1 |
| 13 | food_holiday_inn_london | The room was packed to capacity with queues ... | 1 |
| 14 | food_swissotel_chicago | The food for our event was delicious .\n0 Th... | 1 |
| 15 | free_bestwestern_hotel_sfo | The wine reception is a great idea as it is ... | 1 |
| 20 | location_bestwestern_hotel_sfo | Good Value good location , ideal choice .\n... | 1 |
| 21 | location_holiday_inn_london | Great location for tube and we crammed in a f... | 1 |
| 24 | parking_bestwestern_hotel_sfo | Parking was expensive but I think this is comm... | 1 |
| 28 | price_holiday_inn_london | All in all, a normal chain hotel on a nice lo... | 1 |
| 32 | room_holiday_inn_london | We arrived at 23,30 hours and they could not r... | 1 |
| 30 | rooms_bestwestern_hotel_sfo | Great Location , NiceRooms , Helpless Conci... | 1 |
| 31 | rooms_swissotel_chicago | The Swissotel is one of our favorite hotels in... | 1 |
| 38 | service_bestwestern_hotel_sfo | Both of us having worked in tourism for over 1... | 1 |
| 39 | service_holiday_inn_london | not customer, oriented hotelvery low service ... | 1 |
| 40 | service_swissotel_hotel_chicago | Mediocre room and service for a very extravaga... | 1 |
| 45 | staff_bestwestern_hotel_sfo | Staff are friendly and helpful.\n0The staff i... | 1 |
| 46 | staff_swissotel_chicago | The staff at Swissotel were not particularly... | 1 |
- 군집 1은 호텔에 대한 리뷰만으로 잘 군집화되어 있다.
document_df[document_df['cluster_label']==2].sort_values(by='filename')
| filename | opinion_text | cluster_label | |
|---|---|---|---|
| 6 | comfort_honda_accord_2008 | Drivers seat not comfortable, the car itself ... | 2 |
| 7 | comfort_toyota_camry_2007 | Ride seems comfortable and gas mileage fairly ... | 2 |
| 16 | gas_mileage_toyota_camry_2007 | Ride seems comfortable and gas mileage fairly... | 2 |
| 17 | interior_honda_accord_2008 | I love the new body style and the interior is ... | 2 |
| 18 | interior_toyota_camry_2007 | First of all, the interior has way too many ch... | 2 |
| 22 | mileage_honda_accord_2008 | It's quiet, get good gas mileage and looks cle... | 2 |
| 25 | performance_honda_accord_2008 | Very happy with my 08 Accord, performance is... | 2 |
| 29 | quality_toyota_camry_2007 | I previously owned a Toyota 4Runner which had... | 2 |
| 37 | seats_honda_accord_2008 | Front seats are very uncomfortable .\n0 No mem... | 2 |
| 47 | transmission_toyota_camry_2007 | After slowing down, transmission has to be ... | 2 |
- 군집 2는 자동차에 대한 리뷰만으로 잘 군집화되어 있다.
5.1.5 군집별 핵심 단어 추출
KMeans 포스팅에서 공부하였듯이 KMeans의 cluster_centers_ 속성은 각 군집별 피처의 중심점 좌표를 가지고 있다.
여기선 각 군집을 구성하는 word 피처가 군집의 중심을 기준으로 얼마나 가까운지로 해석 가능할 것이다.
cluster_centers = km_cluster.cluster_centers_
print('cluster_centers shape :', cluster_centers.shape)
print(cluster_centers)
cluster_centers shape : (3, 4613)
[[0.00760308 0.00777633 0. ... 0.0067567 0. 0. ]
[0.00263248 0. 0.0017299 ... 0. 0.00190972 0.00146615]
[0.00334841 0. 0. ... 0. 0. 0. ]]
-
3개의 군집에 4,613개의 word 피처가 개별 군집 중심과 얼마나 가까운지 확인 가능하다.
-
이를 이용해서 어떤 단어가 핵심 단어인지 추출해보자.
군집별 핵심 단어 추출 함수
def get_cluster_details(cluster_model, cluster_data, cluster_nums,
feature_names, top_n_features=10):
# 핵심 단어 등 정보를 담을 사전 생성
cluster_details = {}
# word 피처 중심과의 거리 내림차순 정렬시 값들의 index 반환
center_info = cluster_model.cluster_centers_ # 군집 중심 정보
center_descend_ind = center_info.argsort()[:, ::-1] # 행별(군집별)로 역순 정렬
# 군집별 정보 담기
for i in range(cluster_nums):
# 군집별 정보를 담을 데이터 초기화
cluster_details[i] = {} # 사전 안에 사전
# 각 군집에 속하는 파일명
filenames = cluster_data[cluster_data["cluster_label"] == i]["filename"]
filenames = filenames.values.tolist()
# 군집별 중심 정보
top_feature_values = center_info[i, :top_n_features].tolist()
# 군집별 핵심 단어 피처명
top_feature_indexes = center_descend_ind[i, :top_n_features]
top_features = [feature_names[ind] for ind in top_feature_indexes]
# 각 군집별 정보 사전에 담기
cluster_details[i]["cluster"] = i # i번째 군집
cluster_details[i]["top_features"] = top_features # 군집별 핵심 단어
cluster_details[i]["top_feature_values"] = top_feature_values # 군집별 중심 정보
cluster_details[i]["filenames"] = filenames # 군집 속 파일명
return cluster_details
- 각 군집별로 핵심 단어, 중심 정보, 해당 군집에 속하는 파일명을 사전으로 반환한다.
# TF-IDF 객체의 전체 word 명칭
feature_names = tfidf_vect.get_feature_names()
# 함수 적용
cluster_details = get_cluster_details(cluster_model=km_cluster, cluster_data=document_df, cluster_nums=3,
feature_names=feature_names, top_n_features=10 )
cluster_details.keys()
dict_keys([0, 1, 2])
- 사전에는 K-Means에서 설정한 3개의 군집이 key 값으로 잘 저장되어있다.
cluster_details[0]
{'cluster': 0,
'top_features': ['screen',
'battery',
'keyboard',
'battery life',
'life',
'kindle',
'video',
'direction',
'size',
'voice'],
'top_feature_values': [0.007603082102281897,
0.007776334714273187,
0.0,
0.0008932639588010036,
0.0,
0.0,
0.0005330648826557408,
0.0,
0.0006005763034298585,
0.0010427607182775505],
'filenames': ['accuracy_garmin_nuvi_255W_gps',
'battery-life_amazon_kindle',
'battery-life_ipod_nano_8gb',
'battery-life_netbook_1005ha',
'buttons_amazon_kindle',
'directions_garmin_nuvi_255W_gps',
'display_garmin_nuvi_255W_gps',
'eyesight-issues_amazon_kindle',
'features_windows7',
'fonts_amazon_kindle',
'keyboard_netbook_1005ha',
'navigation_amazon_kindle',
'performance_netbook_1005ha',
'price_amazon_kindle',
'satellite_garmin_nuvi_255W_gps',
'screen_garmin_nuvi_255W_gps',
'screen_ipod_nano_8gb',
'screen_netbook_1005ha',
'size_asus_netbook_1005ha',
'sound_ipod_nano_8gb',
'speed_garmin_nuvi_255W_gps',
'speed_windows7',
'updates_garmin_nuvi_255W_gps',
'video_ipod_nano_8gb',
'voice_garmin_nuvi_255W_gps']}
- 첫 번째 군집의 정보를 보면 원하는 정보가 잘 저장되어 있다.
for cluster_num, cluster_detail in cluster_details.items():
print(f"####### Cluster {cluster_num}")
print(f"Top features: {cluster_detail['top_features']}")
print(f"Reviews 파일명: {cluster_detail['filenames'][:3]}")
print("-"*120)
####### Cluster 0
Top features: ['screen', 'battery', 'keyboard', 'battery life', 'life', 'kindle', 'video', 'direction', 'size', 'voice']
Reviews 파일명: ['accuracy_garmin_nuvi_255W_gps', 'battery-life_amazon_kindle', 'battery-life_ipod_nano_8gb']
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
####### Cluster 1
Top features: ['room', 'hotel', 'service', 'staff', 'food', 'location', 'bathroom', 'clean', 'price', 'parking']
Reviews 파일명: ['bathroom_bestwestern_hotel_sfo', 'food_holiday_inn_london', 'food_swissotel_chicago']
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
####### Cluster 2
Top features: ['interior', 'seat', 'mileage', 'comfortable', 'gas', 'gas mileage', 'car', 'transmission', 'performance', 'quality']
Reviews 파일명: ['comfort_honda_accord_2008', 'comfort_toyota_camry_2007', 'gas_mileage_toyota_camry_2007']
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
-
군집 0은 전자기기에 관한 리뷰로 screen, battery 등이 핵심 단어로 사용됐다.
-
군집 1은 호텔에 관한 리뷰로 room, hotel, service 등 방과 서비스에 대한 단어가 핵심 단어로 사용됐다.
-
군집 2도 마찬가지로 핵심 단어 파악이 가능하고, 이를 통해 각 군집별 주요 관심사를 직접 확인 가능하다.
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