이 문서를 짧게나마 요약해줄 수 있니?
기존의 텍스트 군집 분석은 개별 문서가 하나의 주제에만 해당된다는 것을 가정하기 때문에 대량의 문서에 대해 전반적인 주제를 추출할 수 없다는 한계점이 존재한다. 이에 반해, 토픽 분석은 복합적인 주제를 포함한 개별 문서가 여러 토픽을 다룰 수 있다는 점을 가정한다. 하나의 군집 또는 토픽은 여러개의 키워드 집합으로 표현되고, 각 군집 또는 토픽에 대한 명명(Naming)은 연구자가 직접 판단해야 한다. 텍스트 군집분석을 위한 방법으로는 기댓값 최대화 알고리즘(Expectation-Maximization Algorithm), 계층적 응집 클러스터링( Hierarchical Agglomerative Clustering) 등이 있다. 토픽 분석의 시초가 된 방법은 잠재 의미 분석(Latent Semantic Analysis)이며, 이후 확률적 잠재 의미 분석(Probabilistic Semantic Analysis), 잠재 디리클레할당(Latent Dirichlet Allocation)등으로 발전되었다.
텍스트 군집분석은 하나의 주제만 해당되므로 대량의 주제에 대해서는 취약하며 방법에는 기대값 최대화 알고리즘 등이 있다. 토픽분석은 다양한 주제에 여러 토픽을 다룰 수 있으며 주제에 대한 명칭은 연구자가 직접 평가해야 한다. 