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문제 정의
- 둘째, 도메인 특성을 고려하여 상품평 문장을 요약하고, 정보가 담겨있는 부분을 추출하는 연구이다. 일단 대상의 특징과 특징에 대한 의견 및 극성을 식별하고 요약하여 시각화하는 과정을 가진다.
- 본 논문에서는 상품평을 분석하고 검색하는 시스템에서 분석시스템을 구현하기 위해 그래프 단위 분할 기법을 제시하였다. 제시한 방법은 기존 연구들에서 관형적인 표현이나 복수개의 명사와 서술어로 이루어진 복잡한 문장을 추출하지 못했던 단점을 보완하여 기존 연구들 보다 높은 재현율을 보였다.
- 본 논문에서는 상품평을 효과적으로 분석하고 저장하기 위해 그래프 단위 분할 기법을 제안한다. 가장 먼저 상품평을 분석하기 위한 적절한 그래프 모델과 의미 사전을 구축한다.
- 본 논문에서는 서술어와 서술어에 의존되는 여러 성분을 그래프 형태로 정의하여 복잡한 문장도 분석 가능한 시스템을 구현하였다.
- 본 연구에서는 상품평 분석을 위해 그래프 단위 분할기법을 제안한다. 그래프 단위 분할 기법은 특정 도메인에 대해 정형화된 그래프 모델과 의미사전을 정의하고, 문장을 그래프 단위로 분할하여 분석하는 방법이다.
- 첫째, 상품평 문장에서 사용자가 상품에 대한 긍정 혹은 부정을 판별하는 방법에 대한 연구이다. 오피니언 마이닝에서는 PMI(Point-wise Mutual Information)를 사용하여 극성을 측정하였다[1].
- 따라서 사전에 상품평을 어떻게 구조화하고, 사용된 어휘가 어떤 의미적 정보를 가졌는지에 대한 연구가 필요하다. 추가로 분석된 정보들의 결과를 어떤 형태로 출력할 것인가에 대한 연구도 진행되었다. Appraisal Theory에서는 언어 자원을 이론적으로 정립하려는 시도가 이루어지고 있고[8], 한국에서도 이를 이용해 상품평 분석 결과를 정형화된 형태인 Semantic Clause로 나타내는 연구가 진행되었다[2].
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