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소비자 분석을 위한 감성사전 모델링
Sentiment lexicon modeling for consumer analysis 원문보기

한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회, 2017 Apr. 27, 2017년, pp.850 - 853  

이재웅 (호서대학교 컴퓨터소프트웨어학과) ,  윤현노 (호서대학교 컴퓨터소프트웨어학과) ,  문남미 (호서대학교 컴퓨터소프트웨어학과)

초록
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본 논문은, 크롤링을 통해 얻은 비정형 데이터를 'Python'의 'KoNLPy' 라이브러리를 사용해 형태소 분석한 후 텍스트 마이닝을 통한 감성사전 구축을 목표로 하고 있으며, 형태소들의 빈도수를 기반으로 가중치로 두어 선별된 단어들을 이용해 긍정과 부정으로 나누어 카테고리화 한다. 이후, 선별한 카테고리에 단어의 극성을 판단하여 감성사전을 모델링한다. 실험을 위하여, 온라인 쇼핑몰 리뷰를 크롤링하여 비정형 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 분석, 가공 과정을 거쳐 정형화된 단어를 추출한다. 그 후에, 리뷰에 자주 사용되는 단어를 바탕으로 카테고리를 구성하였다. 구성된 카테고리 별로 단어의 극성을 판단하여 소비자 성향을 분석한 결과, 단순히 긍정과 부정을 표현하는 범용 감성사전보다 더 세분화된 감성 사전을 구축 할 수 있었다.

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • ‘예쁜 것 같아요’, ‘예쁘군요’, ‘예쁩니다’처럼 같은 의미를 표현하지만 표현 방식이 조금 씩 상이한 여러 가지 단어에 대한 단일화를 위해 고안했다.
  • 본 논문에서는 이를 해결하고자 특정 분야를 미리 정했을 때를 가정하여 발생 하는 감성단어를 카테고리화 하여 기존 범용적인 감성사전에 비해 좀 더 정확하고 특정 요소에서 발생 할 수 있는 긍·부정 반응을 추출 가능하게 하는 감성사전을 제안한다.
  • 본 연구에서는 대표적인 온라인 쇼핑몰인 ‘CJ’, ‘GS’,‘현대’ 쇼핑몰의 여성 아우터 리뷰를 바탕으로 감성사전을 구축하였다.
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