• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.318-325
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• 2010

본 논문에서는 다 계층 구조와 다양한 웹 언어로 구성된 한국내 쇼핑몰로부터 상품평 수집을 위한 래퍼 데이터베이스 기술 언어 및 모델을 제안한다. 기존에 제안된 래퍼 기반 웹 크롤러는 HTML 문서를 수집할 수 있고, 수집 대상으로 하는 문서의 계층 구조는 2~3계층이다. 그러나 한국형 쇼핑몰 사이트는 HTML 문서뿐만 아니라 다양한 웹 언어(JavaScript, Flash, AJAX)로 구성되어 있고, 그 계층 또한 5계층으로 이루어졌다. 웹크롤러가 이 5 계층 사이트에 있는 상품평만을 수집하려고 하면 상품평이 있는 위치를 정확히 알고 있으면 된다. 우리가 제안하는 래퍼에는 이러한 정보를 포함하고 있도록 하였고, 이러한 정보를 기술하기 위해 필요한 래퍼 데이터 기술 문법도 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제45차 동계학술발표논문집 20권1호
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• pp.261-262
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• 2012

소셜 네트워크의 부상과 함께 소셜 네트워크를 이용하여 홍보를 하는 소셜 커머스 시장도 커지고 있다. 소셜 커머스의 경우 일정한 인원 이상이 구입을 해야 거래가 성립한다. 그래서 실질적으로 환불이나 반품이 힘들기 때문에 그만큼 상품평이 구매에 미치는 영향이 크다고 볼 수 있다. 하지만 이러한 상품평의 경우에도 개인의 상황이나 취향 등에 따라 상품평이 주는 정보의 방향이 크게 바뀔 수 있다는 단점도 있다. 본 논문에서는 오피니언 마이닝을 이용하여 의미를 추출하고, LIWC를 통해 사용자의 기본 정보 및 심리 등을 파악하여 보다 정확한 고객의 개인별 상황에 맞는 상품 평점을 제시한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.112-113
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• 2010

최근 오피니언 마이닝 관련 연구 중 감정 분류에 대한 관심이 높아지면서 많은 연구가 진행되고 있다. 기존 영어권 연구에서 제시되어온 방법은 한국어 상품평에 적용하는 것이 쉽지 않다. 영어 시소러스 기반 한국어 감정단어 추출 기술은 한국어와 영어 단어가 일대일로 일치하기가 어렵다는 문제가 있다. 기존 관련 연구 중 k-Structure 기법은 패턴의 길이가 3인 단순한 문장에 속성단어와 감정단어가 포함되었을 경우를 기준으로 한 것이므로 한정적이다. 본 논문에서 제안하는 방법은 상품평에서 의미적인 패턴을 추출하여 감정 단어의 위치를 파악하는 방법이다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권4호
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• pp.559-568
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• 2014

기존의 감정분석을 통한 극성 분류는 주로 평점을 기반으로 하는 상품평을 기준으로 문장규칙을 이용하여 분석해왔다. 이러한 분석방법은 평점이 없는 블로그 같은 경우 적용되기 어려움 점이 있고 댓글 아르바이트나 관리자에 의해 상품평이 조작될 가능성이 있어서 상품평 만으로는 상품, 매장에 대한 의견을 파악하기에는 어려움이 있다. 이러한 문제점을 고려할 때 개인들의 솔직한 의견이 담겨 있는 블로그를 분석하여 극성을 분류하면 상품, 매장에 대한 올바른 이해가 가능하다. 본 논문은 도메인별로 블로그 글에 대한 고빈도 단어를 추출하여 주제어를 선정하고, 선정된 주제어를 기준으로 제안하는 감정분석 기법을 적용하여 블로그 글에 대한 극성을 분류한다. 감정분석 기법의 성능을 평가하기 위하여 정보 검색 분야에서 사용되는 측정지표 Precision, Recall, F-score를 사용하여 본 연구의 극성 분류기법의 유용성을 검증한다. 평가 결과 기존의 상품평을 문장규칙을 이용하여 분석하여 극성 분류를 하는 기법들에 비해서 제안한 감정분석 기법을 적용할 경우에 우수한 성능으로 극성 분류를 하는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권12호
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• pp.946-950
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• 2010

기계 학습 기반의 많은 감정 분류 시스템들은 문장으로부터 언어적 자질을 추출하기 위하여 형태소 분석기를 사용한다. 그러나 온라인 상품평에는 많은 띄어쓰기 오류 및 철자 오류가 포함되어 있어서 일반적으로 형태소 분석기가 좋은 성능을 내기 어려우며, 기반 시스템의 낮은 성능은 감정 분류 시스템의 성능하락을 초래한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 어절 패턴과 음운 패턴의 최장 일치 매칭(matching)에 기반한 자질 추출 방법을 제안한다. 두 종류의 패턴은 대용량의 품사 부착 말뭉치로부터 자동으로 구축된다. 어절 패턴은 영사, 동사와 같은 내용어를 포함하는 어절들로 구성되며, 음운 패턴은 동사나 형용사와 같은 용언의 초성과 중성의 쌍으로 구성된다. 음운 패턴에 초성과 중성만을 사용한 이유는 철자 오류에 영향을 덜 받기 때문이다. 제안 방법을 평가하기 위하여 SVM(Support Vector Machine)을 기계 학습기로 사용하는 감정 분류 시스템을 구현하였다. 한국어 상품평에 대한 실험에서 제안 방법을 자질 추출 모듈로 사용하는 감정 분류 시스템이 형태소 분석기를 사용하는 것보다 우수한 성능을 보였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.49-62
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• 2022

온라인 상품평 데이터는 제품의 특성에 대한 구체적인 평가를 담고 있으면서도 인터넷상에서 쉽게 수집할 수 있기에 제품의 장단점 및 긍정/부정 척도를 판단하기에 높은 효용 가치를 가진다. 기존의 감성 분석 연구들은 여러 문장으로 구성된 상품평 전체 단위의 감성 평가 방법을 제안하였다. 제품의 여러 속성별로 감성 평가 결과를 얻을 수 있으면 후속 제품 개발 과정에 유효한 입력이 될 수 있다. 본 논문에서는 제품의 속성 단위의 감성 분석을 하기 위해 상품평의 문장 단위로부터 제품 속성을 추출하여 감성 평가를 수행하는 방법을 제안한다. 먼저 양방향 LSTM과 조건부 무작위장(CRF)을 활용한 문장분석 모델을 통해 제품 속성과 감성어를 추출한다. 추출된 제품 속성별 감성 평가 결과는 본 논문에서 제안하는 감성 평가 규칙을 활용하여 계산된다. 제품 속성별 감성평가 결과는 품질 전개 기법에 적용되어 후속 제품 개발과정에 반영된다. 제안하는 방법론은 헤어드라이기 제품 사례를 통해 적정성을 보여준다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.633-635
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• 2018

최근 소셜 커머스 데이터를 이용하여 상품에 대한 소비자들의 수요와 선호도 등을 조사하는 등의 감성분석 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 Stacked Bi-LSTM-CRF 모델을 이용하여 한국어의 복합적인 형태로 이루어지는 감성표현에 대하여 어휘단위로 감성분석을 진행하고, 상품의 세부주제(특징, 관심키워드 등)를 추출하여 세부주제별 감성 분석을 할 수 있는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.501-503
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• 2012

오피니언 마이닝에서 특징기반으로 상품평을 요약할 때, 동일한 상품의 같은 특징에 대한 사용자의 표현이 일치하지 않아 같은 특징을 다른 것으로 인식하는 오류가 발생되어 효과적인 분석을 하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 온라인쇼핑몰의 상품평에서 명사와 형용사쌍 말뭉치를 이용하여 연관단어뭉치를 추출하고, 상관성이 높은 형용사를 각 명사의 특징으로 이용하여 대체어 목록을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.806-808
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• 2019

인터넷 기술의 발전에 힘입은 전자상거래의 급격한 발전에 따라 소비자들의 소비습관은 오프라인에서 온라인으로 빠르게 바뀌었다. 이에 따라, 구매한 상품에 대한 평가를 작성하는 것 또한 만연해지면서 소비자들에게 구매 결정의 중요한 요인으로 작용하기 시작하였고 실제 판매량에도 직접적인 영항을 끼치기 시작하였다. 그러나, 현재 전자상거래 시스템에서는 상품에 대한 평가를 한눈에 알아볼 수 있는 기능이 부재하고 있어 소비자의 소비 전략과 판매 전략측면에서의 비효율을 야기하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 LSTM 을 기반으로 한 딥러닝 모델을 이용해 감정분석을 하여 온라인 상품평을 긍정/부정에 따라 자동으로 분류하고자 한다. 이를 통해, 효율적인 반응 분석을 위한 기술 개발의 기반을 마련하여 소비자와 판매자 모두에게 더 나아진 전략 수립의 기회를 제공할 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.35-38
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• 2010

인터넷 시장이 빠르게 성장함에 따라 사용자들의 참여도가 매우 높아졌다. 인터넷 사용자들은 인터넷 쇼핑의 상품에 관한 의견을 웹 상에 표현하기 시작했고, 실제 소비자이 판단하는 데에 많은 영향을 미치고 있다. 하지만 현재에 들어 그 양이 엄청나게 방대해 졌기 때문에 사용자들이 원하는 정보만을 찾아내는 것은 어려운 일이다. 본 논문에서는 사용들이 작성한 인터넷 쇼핑에서 상품평에 관한 리뷰를 모아 방대한 양에서 오피니언 마이닝 기법을 이용해 유용한 정보를 효율적으로 도출해서 사용자가 원하는 정보를 요약하여 제공하는 방법을 제안한다. 이러한 방법을 통해서 사용자는 상품을 구매하기 전에 좀 더 객관적이고 효율적으로 판단을 내릴 수 있을 것이다.