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type: method
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categories:
  - '[[text-mining-methods]]'
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last_updated: '2026-05-19T23:30:00+09:00'
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# BERTopic

> Grootendorst (2022) 가 제안한 *embedding-based topic modeling* 기법. 4-step 파이프라인: (1) Sentence-BERT (Devlin et al. 2019) embedding 으로 문서를 dense vector 로 변환, (2) UMAP 으로 차원 축소, (3) HDBSCAN 으로 density 기반 cluster 생성, (4) c-TF-IDF 로 cluster representative term 추출. LDA · DTM 등 *frequency-based* (Bag-of-Words) 방법과 달리 *contextual semantic* 보존. [[keungoui-kim-2024-interdisciplinary-emergence-bertopic]] 에서 학제간 과학 부상 분석에 사용.

## See also

- 부모 분류: [[text-mining-methods]]
- 형제 방법론: [[topic-modeling]], [[latent-dirichlet-allocation]], [[latent-dirichlet-allocation]]