토픽을 기반으로 사기 행위자 찾기
이 연습에서는 토픽 모델의 결과를 원본 데이터와 다시 연결해 보겠습니다. 이제 토픽 3과 관련된 모든 내용을 플래그로 표시하고자 한다는 점을 알게 되었죠. 그런데, 실제로는 이것이 그리 간단하지 않습니다. 제공된 함수 get_topic_details()는 ldamodel과 corpus를 인자로 받아 각 텍스트 행의 토픽 세부 정보를 가져옵니다. 이 함수를 사용해 결과를 원본 데이터에 다시 추가할 수 있어요. 모델 결과를 다루는 더 자세한 방법(이 강의 범위를 넘어서는 내용)을 알고 싶다면, 이 기사를 꼭 읽어 보시길 권장합니다.
여러분에게 제공되는 것은 dictionary와 corpus, 정제된 텍스트 데이터 text_clean, 그리고 모델 결과인 ldamodel입니다. get_topic_details()도 정의되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 사기 탐지
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Run get_topic_details function and check the results
print(get_topic_details(____, ____))