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문제 정의
- 본 논문에서는 실제 상품평에서 상품별 평가항목을 추출하는데 웹 검색엔진을 이용하는 새로운 방법을 제안하였다. 상품평에서 후보어휘를 추출하고 이를 웹 검색엔진에 검색한 후, 반환된 페이지 수를 이용하여 상품 카테고리와 평가항목간의 연관도를 계산한다.
- 본 논문에서는 와 같이 상품평을 요약하여 제공하기 위한 ‘상품별 특수 평가항목 추출’ 부분에 대해서 다룬다.
- 본 논문에서는 이런 비효율적인 접근성을 개선하고자 와 같은 새로운 형태의 상품평 분류/요약 시스템을 제안한다.
- ‘생각’이나 ‘감사’와 같은 카테고리 연관성이 떨어지는 어휘가 상위에 분포하고 있어, 기존 연구에서 사용하고 있는 단어 빈도를 이용한 방식은 평가 어휘 추출에 적합하지 않음을 알 수 있다. 본 논문에서는 후보 명사와 대상 카테고리명이 동시에 나타나는 문서의 빈도가 높을수록 두 단어의 연관성이 높다는 점에 착안하여 연관도가 높은 평가 항목을 추출하고자 한다.
- 세 번째 과정에서는 후보명사들을 웹 검색엔진에 질의하여 카테고리와의 연관도를 계산하고 상품평 내 출현빈도와 조합하여 최종 점수를 산출한다. 본 논문에서는 후보 명사의 단일 검색 결과와 후보명사와 카테고리명의 복합 검색의 두 결과 값을 조합하여 연관도가 높은 평가 항목을 추출하고자 한다.
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