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NTIS 바로가기정보처리학회지 = Korea information processing society review, v.18 no.6, 2011년, pp.68 - 78
박경미 (한국과학기술연구원) , 박호건 (한국과학기술연구원) , 김형곤 (한국과학기술연구원) , 고희동 (한국과학기술연구원)
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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SNS에 여러 정보가 끊임없이 쏟아지기 때문에 어떤 어려움이 생기는가? | 실시간 영화나 공연 리뷰, 특정 제품 사용 후기 등 개인적인 오피니언이 트위터 등에서 다양하게 생산되고 있으며 스마트 시대와 맞물려 그 양과 속도가 점차 가속화되고 있다. 이처럼 SNS에서영화나 맛집 리뷰 및 제품 후기 등이 끊임없이 쏟아지고 있기 때문에 사용자들이 이처럼 방대한 데이터에서 원하는 정보를 찾는 작업은 점차 어려워지고 있으며 그 효율성 측면에서도 많은 문제를 발생 시키고 있다. 따라서 SNS의 대량의 리뷰로부터 사용자가 원하는 정보를 빠르게 분석해 주고, 유의미한 정보를 지능적으로 유추해내는 오피니언 마이닝(opinion mining) 기술의 중요성은 그 어느 때보다도 커지고 있는 실정이다. | |
오피니언마이닝의 역할은 무엇인가? | 오피니언마이닝은 사람들이 특정 제품 및 서비스를 좋아하거나 싫어하는 이유를 분석한다. 또한, 어떤 사안에 대해 여론이나 대중의 관심이 실시간으로 어떻게 변하는지 확인한다. 현재의 검색 방법은 질의어와 메타 데이터 간의 일치하는 단어를 찾아서 결과를 보여준다. | |
오피니언 마이닝은 일반적으로 어떤 단계를 거치게 되는가? | 오피니언마이닝은 일반적으로 다음의 단계를 거치게 된다: (1) 긍정 및 부정을 표현하는 단어 정보를 추출하고, (2) 세부 평가요소와 그것이 가리키는 오피니언의 연결관계를 포함한 문장을 인식하고, (3) 긍정/부정 표현의 수 및 유용한 문장들을 추출하여 리뷰 요약을 생성한다. 각 단계에서 사용된 방법에 대한 세부적인 설명은 다음과 같다. |
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