선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 본 논문에서는 상품평을 자동으로 요약하기 위한 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 평가 항목, 즉 '색상', '크기' 등의 상품의 다양한 특성별로 상품을 긍정과 부정 중 어느 극성(polarity)인지 판별하여 사용자가 원하는 정보를 알아보기 쉽게 제시한다.
- 본 논문에서는 특징 기반 요약에 특화된 단일 문서인 상품평에 대하여 분석하는 방법을 제안하였다. 제안한 특징 기반 요약 방법을 온라인 쇼핑몰의 상품평 뿐만 아니라 다양한 장르의 단일 문서의 댓글에 적용시킨다면 효과적인 데이터 마이닝 기법으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
- 본 연구는 [3]과 [7]의 방법에 기반하여, 개선된 극성 사전의 자동 구축과 평가 요약을 목표로 한다.
- 이에 대한 결과 분석에서 외부 연관도로 인하여 정확하지 않은 단어가 평가 항목으로 추출되는 경우가 발견되었다. 본 연구에서는 외부 연관도의 순위별 편차를 줄여 평가 항목 추출의 정확도를 향상시키고자 한다. 수식 (1)에서는 [3]의 PMI-RTF의 외부 연관도에 log를 취하여 외부 연관도 값의 편차를 감소시킨다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.