Product Planning using Sentiment Analysis Technique Based on CNN-LSTM Model

CNN-LSTM 모델 기반의 감성분석을 이용한 상품기획 모델

  • Kim, Do-Yeon (Dept. of Computer Science & Engineering, Kongju National University) ;
  • Jung, Jin-Young (Dept. of Health and IT convergence, Daejeon Health Institute of Technology) ;
  • Park, Won-Cheol (Dept. of Computer Science & Engineering, Kongju National University) ;
  • Park, Koo-Rack (Dept. of Computer Science & Engineering, Kongju National University)
  • 김도연 (공주대학교 컴퓨터공학부) ;
  • 정진영 (대전보건대학교 의료IT융합과) ;
  • 박원철 (공주대학교 컴퓨터공학부) ;
  • 박구락 (공주대학교 컴퓨터공학부)
  • Published : 2021.07.14

Abstract

정보통신기술의 발달로 전자상거래의 증가와 소비자들의 제품에 대한 경험과 지식의 공유가 활발하게 진행됨에 따라 소비자는 제품을 구매하기 위한 자료수집, 활용을 진행하고 있다. 따라서 기업은 다양한 기능들을 반영한 제품이 치열하게 경쟁하고 있는 현 시장에서 우위를 점하고자 소비자 리뷰를 분석하여 소비자의 정확한 소비자의 요구사항을 분석하여 제품기획 프로세스에 반영하고자 텍스트마이닝(Text Mining) 기술과 딥러닝(Deep Learning) 기술을 통한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문의 기초자료가 되는 데이터셋은 포털사이트의 구매사이트와 오픈마켓 사이트의 소비자 리뷰를 웹크롤링하고 자연어처리하여 진행한다. 감성분석은 딥러닝기술 중 CNN(Convolutional Neural Network), LSTM(Long Short Term Memory) 조합의 모델을 구현한다. 이는 딥러닝을 이용한 제품기획 프로세스로 소비자 요구사항 반영, 경제적인 측면, 제품기획 시간단축 등 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대한다.

Keywords