• 정보처리학회논문지D
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• 제18D권4호
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• pp.237-244
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• 2011

오피니언마이닝은 대량의 온라인 고객리뷰에서 상품이나 서비스의 속성들에 대한 고객들의 주관적 의견을 긍정과 부정으로 분류하여 요약한다. 그러나, 고객들의 관심사항은 주관적 의견뿐만 아니라 객관적 사실을 통해서도 표현되기 때문에 주관적 의견만을 주요 분석대상으로 하는 기존 오피니언마이닝 기법을 확장할 필요가 있다. 본 논문에서는 주관적 의견뿐만 아니라 객관적 사실도 분석대상으로 하는 개체연관망 모델을 사용하여 기존 오피니언마이닝의 분석능력을 확장한다. 개체연관망 모델은 각 개체에 대한 긍정부정 정도를 표현할 뿐만 아니라 개체들 사이의 연관관계와 상대적 중요성을 나타낼 수 있다. 시스템 구현 결과, 개체연관망 모델에 기반한 오피니언마이닝시스템은 기존 기법에 비하여 보다 풍부한 정보를 추출할 수 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권12호
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• pp.259-266
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• 2023

본 논문에서는 속성기반 오피니언 마이닝(ABOM)을 적용한 협업 필터링의 정확도 성능을 개선할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 실험을 위해 국내 스마트폰 사용자의 스마트폰 앱에 대한 총 1,227건의 온라인 소비자 리뷰 데이터가 분석에 사용되었다. KKMA(꼬꼬마)분석기를 이용하여 형태소 분석 및 KOSAC를 사용하여 감성어 분석 후 LDA 토픽 모델링을 사용하여 속성 추출한 가중치 값을 부여한 리뷰별로 토픽 모델링 결과를 이용하여 협업필터링의 평점과 감성스코어의 평점을 합산한 평균값 정확도 오차를 계산한 통계모형 성능 평가인 MAE, MAPE, RMSE를 사용하였다. 실험을 통해 추천 알고리즘 중 전통적인 협업필터링과 LDA 속성 추출과 감성분석을 결합한 속성기반 오피니언 마이닝(Aspect-Based Opinion Mining, ABOM) 기법을 결합하여 온라인 고객의 앱 평점(APP_Score) 대한 정확도를 예측하였다. 분석 결과 전통적인 협업필터링을 구현한 평점의 정확도 보다 속성기반 오피니언 마이닝 CF를 적용한 평점의 예측 정확도가 더 우수한 것으로 나타났다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.243-253
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• 2012

데이터 마이닝의 문서분류 기술에서 발전된 오피니언 마이닝은 이제 국외뿐만 아니라 국내 산업에서 중요한 관심분야로 자리잡아가고 있다. 오피니언 마이닝의 핵심은 문서에서 감정 단어를 추출하여 긍정/부정 여부를 얼마나 정확하게 판별하느냐를 평가하는 것이다. 국내에서도 이에 관련된 많은 연구가 이루어 졌으나 아직 실용적으로 적용할 만큼의 분류 정확도를 보이지 않고 있다. 한국어의 경우 비문법적 표현, 감정단어의 다양성 등으로 인해 문서의 극성을 판별하기가 쉽지 않기 때문이다. 본 논문에서는 문법적 요소를 최대한 배제하고 단어패턴의 빈도만을 고려한 새로운 오피니언 문서 분류기법을 제안한다. 제안된 방법에서는 문서를 단어들의 리스트로 추상화한 후, 패턴들의 빈도를 이용하여 기계학습 알고리즘을 적용한다. 이후에 적절한 스코어 함수를 적용하여 문서의 극성을 판별한다. 또한 제안된 기법의 정확도를 평가하기 위해서 실험결과를 제시한다.

• 경영정보학연구
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• 제17권1호
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• pp.49-64
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• 2015

SNS의 확산으로 온라인 상점에서는 상품에 대한 주관적인 의견이 내포되어 있는 고객리뷰 정보가 빠르게 생성되고 확산되어 다른 고객들에게 큰 영향을 미치고 있다. 이와 더불어, 고객들의 긍정적 또는 부정적 의견을 분석하여 개선방안을 모색하려는 오피니언마이닝(opinion mining)이 주목 받고 있다. 고객리뷰에 내포된 감성정보를 가진 용어들은 감성분류를 하는데 가장 중요한 역할을 하기 때문에 영향력이 높은 용어를 선별하는 것이 가장 중요하다. 본 연구에서는 품사태깅을 이용하여 최적의 용어들을 선별하고 용어정보에 기반한 문서수준에서의 감성분류모형을 제안하고자 한다. 고객리뷰의 감성분류모형에 대표적인 기계학습기법인 SVM을 적용하고, SVM의 입력변수 선정과정에 품사태깅 방식과 용어추출기법을 다르게 조합하고 사용하여 긍정적/부정적 문서를 분류하였다. 본 연구에서 제안한 감성분류모형의 성과를 검증하기 위해 아마존(Amazon.com)의 영화와 도서에 대한 고객리뷰 80,000개를 수집하여 불필요한 용어들을 제거한 후 품사태깅을 통해 용어를 추출하였다. 추출된 용어는 문서빈도, TF-IDF, 정보획득량, 카이제곱 통계량의 값을 산출하여 값을 통해 용어들을 순위화하고, 각 상위 20개에 해당하는 최적의 용어를 선정한 후 SVM을 이용하였다. 제안된 감성분류모형을 통해 기존 연구에서 언급한 형용사만을 사용한 예측변수와 4품사를 사용한 예측변수에서의 실험결과를 통해 비교 분석하였다. 카이제곱 통계량 기반의 감성분류모형이 다른 모형보다 예측성과가 가장 우수하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제안된 문서수준에서의 용어기반 감성분류모형을 이용함으로써 온라인 상점에서의 서비스 개선과 경쟁력 확보에 많은 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.652-657
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• 2018

With the rapid development of e-commerce, many customers can now express their opinion on various kinds of product at discussion groups, merchant sites, social networks, etc. Discerning a consensus opinion about a product sold online is difficult due to more and more reviews become available on the internet. Opinion Mining, also known as Sentiment analysis, is the task of automatically detecting and understanding the sentimental expressions about a product from customer textual reviews. Recently, researchers have proposed various approaches for evaluation in sentiment mining by applying several techniques for document, sentence and aspect level. Aspect-based sentiment analysis is getting widely interesting of researchers; however, more complex algorithms are needed to address this issue precisely with larger corpora. This paper introduces an approach of knowledge representation for the task of analyzing product aspect rating. We focus on how to form the nature of sentiment representation from textual opinion by utilizing the representation learning methods which include word embedding and compositional vector models. Our experiment is performed on a dataset of reviews from electronic domain and the obtained result show that the proposed system achieved outstanding methods in previous studies.

• 대한산업공학회지
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• 제43권1호
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• pp.39-48
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• 2017

In a digital economy, users actively express their needs in many ways. Thus, many researchers analyze what users need and whether they are satisfied or not through opinion mining. In addition, they begin to find technology opportunities in heterogeneous technology fields. But they did not connect users' opinion to technology development process, only focused on natural language processing or marketing or manufacturing area. Also, heterogeneous technology fields are focused on fusion technology. Thus, this study suggests a novel approach that is based on sentimental value and can be applied to exploring technology opportunities in heterogeneous fields. Sentimental value is calculated from users' opinion through sLDA. The heterogeneous technology opportunity is explored by patent analysis. This research contributes to suggesting a hybrid methodology through patent and users' opinion. In addition, it can provide managerial efficiency by suggesting base data onto decision making.

• 품질경영학회지
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• 제47권1호
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• pp.97-108
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• 2019

Purpose: The purpose of this study is to propose a new Risk Priority Number(RPN) evaluation method which analyzes value of product functions by mining customer opinions in Social Network Service(SNS). Methods: A traditional RPN is measured by three evaluation standards (Severity, Occurrence, Detection) which are analyzed by manufacturing engineers and researchers. On the other hand, these standards are analyzed by customers' viewpoints through SNS opinion mining in this research. In order to extract customer feedbacks from textual data sets, the methodology in this paper implies natural language processing, hereby collecting product related data sets and analyzing the opinions automatically. An emotional polarity of an opinion indicates severity, while the number of negative opinion shows occurrence, and the entire number of customer opinion refers to detection. Results: The results of this study are as follows; As a result of the CRPN evaluation, it is confirmed that the features evaluated as risky are highly likely to be improved in the next series. Therefore, CRPN is an effective risk assessment model that reflects customer feedback. Conclusion: Reflecting customer feedback is a useful tool for risk assessment of the product as well as for developing new products and improving existing products.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.217-234
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• 2018

본 연구는 국내외 스포츠용품 브랜드에 대한 빅데이터 분석을 실시하였다. 이를 위해 소셜 매트릭스 프로그램인 텍스톰과 패션데이터 분석 플랫폼인 MISP를 통해 텍스트 마이닝, TF-IDF, 오피니언 마이닝, 관심도 그래프를 실시하였으며, 스포츠브랜드에 대한 최근 인식을 살펴보기 위해 2017년 1월 1일부터 2017년 12월 31일까지 1년간을 연구대상 기간으로 한정하였다. 분석 결과, 첫째, 각 브랜드를 대표하는 상품을 확인할 수 있었다. 둘째, 각 브랜드를 대표하는 마케팅을 확인할 수 있었다. 셋째, 각 브랜드에서 공통적으로 추출된 단어를 확인할 수 있었다. 넷째, 각 브랜드의 긍정 및 부정에 대한 감정을 확인할 수 있었다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제47권4호
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• pp.315-334
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• 2013

이 연구에서는 토픽 모델링 기법을 이용하여 신문 기사를 대상으로 주제 기반의 오피니언 마이닝을 수행하였다. 언론 매체가 가지는 정파성을 일종의 오피니언으로 간주하여 대선이라는 거대 이슈에 대한 각 매체들의 입장을 분석하였다. 먼저 대량의 신문 기사에서 주제를 추출한 후 매체별 주제 구성의 차이를 살펴보았다. 그리고 주제별 네트워크 분석을 통해 주제의 구조와 내용을 분석하였다. 마지막으로 시계열 분석을 통해서 시기별 주제 분포의 차이를 매체별로 살펴보았다. 그 결과 모든 분석에서 진보매체와 보수매체 모두 자신들의 이데올로기를 따라 기사를 보도하는 경향성이 확인되었다. 이를 통해 주제 기반 오피니언 마이닝이 타당성 있는 의견 분석의 기능을 수행할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.68-79
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• 2011

본 연구에서 제안하는 시스템은 인터넷 상에 존재하는 여러 웹사이트들에 흩어져 있는 웹 콘텐츠에서 사용자 의견 정보들을 자동 추출 및 분석함으로써, 긍정/부정 의견별로 검색 및 통계를 확인할 수 있는 의견 검색 서비스를 제공한다. 그 결과 의견 검색 사용자들은 특정 키워드에 대하여 다른 사용자들의 의견을 손쉽게 한눈에 검색 및 모니터링하는 시스템을 용이하게 사용할 수 있으며, 웹 콘텐츠에서의 의견 추출 및 분석하는 기능을 제공받는다. 제안한 기법들은 다른 기법들과의 비교 실험을 수행하여 실제 성능이 우수함을 증명하였다. 성능 평가는 긍정/부정 의견 정보를 추출하는 기능의 성능 평가, 다국어 정보 검색을 위한 동적 윈도우 기법과 토크나이저 기법을 적용한 성능 평가, 그리고 정확한 다국어 음차표기를 추출 기법에 성능 평가를 실시하였다. 그 적용 사례로 대표적인 영화 리뷰 문장과 위키디피아 실험 데이터를 대상으로 실험하고 그 결과를 분석하였다.