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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
배진아 (인하대학교) 이준구 (삼성전자 전략마케팅팀)
저널정보
국제언어인문학회 인문언어 인문언어 제24권 제1호
발행연도
2022.6
수록면
45 - 69 (25page)
DOI
https://doi.org/10.16945/inahsl.24.1.2

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In this study, topic modeling technique, which is one of big data analysis techniques using artificial intelligence, was applied to the investigation of the research trends of Quebec literature in North America. The data collection was done through the Web of science, and 421 Quebec literature-related papers published in North America over the last 20 years were collected. The data consisted of the titles, abstracts, and keywords of these papers, and LDA, an algorithm for topic modeling was used to analyze the data. According to the Word Cloud result, it was found that the genres of ‘novel’ and ‘poetry’ were the most studied. As a result of the LDA analysis, eight topics were created, and the topics were : ‘Quebec identity and immigrant litterature’, ‘Short story and essay’, ‘Translation and various cultures’, ‘Quebec novels and authors’, ‘Contemporary Quebec theatre and drama’, ‘Poetry’, ‘History of Quebec literature’, and ‘Quebec women's literature’. The results of this study are significant in that they attempted to analyze a vast amount of literature research papers by applying big data analysis techniques based on artificial intelligence, and are expected to serve as a stepping stone for similar studies in the future.
#topic modeling #artificial intelligence #LDA #Quebec literature #North America

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