• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2018.10a
• /
• pp.394-399
• /
• 2018

본 연구는 SNS 텍스트에서 형태소 분석기로 분석되지 않는 비정규토큰 유형 중 고빈도로 나타나는 의존명사 내포 어형의 형태소를 인식할 수 있는 LGG 기반 패턴문법 사전 구축과 그 성능을 평가하는 것을 목표로 한다. SNS 텍스트에서는 기존의 정형화된 텍스트와 달리, 띄어쓰기 오류로 인한 미분석어가 매우 높은 빈도로 나타나는데, 특히 의존명사를 포함한 유형이 20% 이상을 차지하며 가장 빈번한 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서는 의존명사를 내포한 비정규토큰의 띄어쓰기 오류 문제를 효과적으로 처리하기 위해, 부분 문법 그래프(Local Grammar Graph: LGG) 프레임에 기반한 패턴문법 사전을 구축하였다. 이를 SNS 코퍼스에 적용하여 성능을 평가한 결과, 정확률 91.28%, 재현율 89%, 조화 평균 90.13%의 성능을 통해 본 연구의 접근 방법론의 유용성과 구축 자원의 실효성을 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2021.07a
• /
• pp.103-104
• /
• 2021

본 논문에서는 텍스트 마이닝 기반의 토픽 모델링 웹 애플리케이션 모델을 제안한다. 웹크롤링 기법을 활용하여 키워드를 입력하면 요약된 논문 정보를 파일로 저장할 수 있고 또한 키워드 빈도 분석과 토픽 모델링 등을 통해 연구 동향을 손쉽게 확인해볼 수 있는 웹 애플리케이션을 설계하고 구현하는 것을 목표로 한다. 제안 모델인 웹 애플리케이션을 통해 프로그래밍 언어와 데이터 분석 기법에 대한 지식이 부족하더라도 논문 수집과 저장, 텍스트 분석을 경험해볼 수 있다. 또한, 이러한 웹 시스템 개발은 기존의 html, css, java script와 같은 언어에 의존하지 않고 파이썬 라이브러리를 활용하였기 때문에 파이썬을 기반으로 데이터 분석과 머신러닝 교육을 수행할 경우 프로젝트 기반 수업 교육 과정으로 채택이 가능할 것으로 기대된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 1997.10a
• /
• pp.1-6
• /
• 1997

본 논문에서는 인지적 텍스트 이해 모형을 제시하고 이에 기반한 자동 요약 시스템을 구현하였다. 문서는 정보의 단순한 집합체가 아닌 정형화된 언어 표현 양식으로서 단어의 의미적 정보와 함께 표현 양식, 문장의 구조와 문서의 구성을 통해 정보를 전달한다. 요약 목적의 텍스트 이해 및 분석 과정을 위해 경제 분야 기사 1000건에 대한 수동 요약문을 분석, 이해 모델을 정립하였고. 경제 분야 기사 1000건에 대한 테스트 결과를 토대로 문장간의 관계, 문서의 구조에서 요약 정보 추출에 사용되는 정보를 분석하였다. 본 텍스트 이해 모형은 단어 빈도수에 의존하는 통계적 모델과 비교해 볼 때, 단어 간의 관련성을 찾아내고, 문서구조정보에 기반한 주제문 추출 및 문장간의 관계를 효과적으로 사용함으로서 정보를 생성한다. 그리고 텍스트 이해 과정에서 사용되는 요약 지식과 구조 분석정보의 상관관계를 체계적으로 연결함으로서 자동정보 추출에서 야기되는 내용적 만족도 문제를 보완한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2008.10a
• /
• pp.29-34
• /
• 2008

본고에서는 빈도 정보를 이용한 저자 판별 (authorship attribution) 기법을 한국어에 적용한 연구를 소개한다. 그 대상으로는 정형화된 장르인 신문 칼럼을, 구체적으로는 조선일보에 연재 중인 4인 칼럼니스트들의 각 40개 칼럼, 총 160개 칼럼 텍스트를 선정하였다. 이들에 대하여 어절, 음절, 형태소, 각 단위 2연쇄 등의 다양한 언어 단위들의 빈도 정보들을 이용한 저자 판별을 시도한 결과, 형태소 빈도를 기반으로 하여 최고 93%를 넘는 높은 예측 정확도를 얻을 수 있었다. 또한, 저자 개인 문체간의 거리도 빈도 정보로써 계량적 표상이 가능함을 보일 수 있었다. 이로써 빈도 분석과 같은 통계적, 계량적 방법을 통하여 한국어 텍스트에 대한 성공적인 저자 판별과 개인 문체의 정량화가 가능하다는 결론을 내릴 수 있다.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.22 no.5
• /
• pp.1-15
• /
• 2022

In this study, text analysis was performed on the mealkit product review data to identify factors affecting the evaluation of the mealkit product. The data used for the analysis were collected by scraping 334,498 reviews of mealkit products in Naver shopping site. After preprocessing the text data, wordclouds and sentiment analyses based on word frequency and normalized TF-IDF were performed. Logistic regression model was applied to predict the polarity of reviews on mealkit products. From the logistic regression models derived for each product category, the main factors that caused positive and negative emotions were identified. As a result, it was verified that text analysis can be a useful tool that provides a basis for maximizing positive factors for a specific category, menu, and material and removing negative risk factors when developing a mealkit product.

• Korean Journal of Cognitive Science
• /
• v.20 no.2
• /
• pp.225-241
• /
• 2009

This paper presents an authorship attribution study in Korean conducted on a corpus of newspaper column texts. Based on the data set consisting of a total of 160 columns written by four columnists of Chosun Daily, the approach utilizes relative frequencies of various lexical units in Korean such as fully inflected words, morphemes, syllables and their bigrams in an attempt to establish authorship of a blind text selected from the set. Among these various lexical units, "the morpheme" is found to be most effective in predicting who among the four potential candidates authored a text, reporting accuracies of over 93%. The results indicate that quantitative and statistical techniques in authorship attribution and computational stylistics can be successfully applied to Korean texts.

• Journal of Industrial Convergence
• /
• v.22 no.4
• /
• pp.11-19
• /
• 2024

The purpose of this study was to analyze user reviews of running applications using text mining. This study used user reviews of Nike Run Club and Runkeeper in the Google Play Store using the selenium package of python3 as the analysis data, and separated the morphemes by leaving only Korean nouns through the OKT analyzer. After morpheme separation, we created a rankNL dictionary to remove stopwords. To analyze the data, we used TF, TF-IDF and LDA topic modeling in text mining. The results of this study are as follows. First, the keywords 'record', 'app', and 'workout' were identified as the top keywords in the user reviews of Nike Run Club and Runkeeper applications, and there were differences in the rankings of TF and TF-IDF. Second, the LDA topic modeling of Nike Run Club identified the topics of 'basic items', 'additional features', 'errors', and 'location-based data', and the topics of Runkeeper identified the topics of 'errors', 'voice function', 'running data', 'benefits', and 'motivation'. Based on the results, it is recommended that errors and improvements should be made to contribute to the competitiveness of the application.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2015.10a
• /
• pp.1085-1089
• /
• 2015

Text-mining technique in the past had difficulty in realizing the analysis algorithm due to text complexity and degree of freedom that variables in the text have. Although the algorithm demanded lots of effort to get meaningful result, mechanical text analysis took more time than human text analysis. However, along with the development of hardware and analysis algorithm, big data technology has appeared. Thanks to big data technology, all the previously mentioned problems have been solved while analysis through text-mining is recognized to be valuable as well. However, applying text-mining to Korean text is still at the initial stage due to the linguistic domain characteristics that the Korean language has. If not only the data searching but also the analysis through text-mining is possible, saving the cost of human and material resources required for text analysis will lead efficient resource utilization in numerous public work fields. Thus, in this paper, we compare and evaluate the public document classification by handwork to public document classification where word frequency(TF-IDF) in a text-mining-based text and Cosine similarity between each document have been utilized in big data environment.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.368-369
• /
• 2023

대화 데이터 기반 광고 추천은 광고 마케팅에서 고객 맞춤형 광고 제공, 마케팅 효과 극대화 등을 위한 중요한 기술로 주목받고 있다. 본 논문에서는 모바일 인스턴스 메신저인 카카오톡 대화창에서 발생한 텍스트 데이터를 기반으로 대화 내용을 분석하여 대화 주제별 적절한 광고 키워드를 제안한다. 이를 위해 주제별 대화 내용을 미용, 식음료, 상거래로 세분하고 KoNLPy 의 Okt 를 이용하여 텍스트 전처리를 수행하고 키워드별로 빈도수를 뽑아 워드 클라우드를 제시한다. 또한, 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation, LDA)을 기반으로 대화 주제를 세분화한 뒤 라벨링을 통해 주제별 대화 키워드를 분석한다. 실험 결과, 대화 주제를 온라인 쇼핑, 헤어, 뷰티 관리, 음식으로 나눌 수 있었으며, 토픽별 상위 키워드를 Word2Vec 을 통해 특정 단어와 유사한 키워드를 도출하여 적절한 광고 키워드를 제시할 수 있었다.

• Journal of the Korea Convergence Society
• /
• v.11 no.11
• /
• pp.25-31
• /
• 2020

This study is to study a method of applying weights for quality characteristics in software test evaluation. The weight application method analyzes the text of the test report and uses the ratio according to the frequency of the text as a weight for the quality characteristics of the software test score. The feasibility review of the results of this study was conducted by comparing the results of the questionnaire survey, which made the developers and users to evaluate the importance of software, and the results of the frequency analysis of text analysis. When measuring quality based on the eight quality characteristics presented in ISO/IEC 25023, the result of this study is the software quality measurement result considering software characteristics, whereas the result of this study is the software quality measurement result by applying the same weight when measuring quality.