전자상거래에서 상품평은 제품에 대한 소비자의 의견 또는 사용 후기를 담고 있으므로 구매자에게 유용한 정보로 활용한다. 이러한 전자상거래가 많이 증가하기 때문에 수많은 상품평에서 ...
전자상거래에서 상품평은 제품에 대한 소비자의 의견 또는 사용 후기를 담고 있으므로 구매자에게 유용한 정보로 활용한다. 이러한 전자상거래가 많이 증가하기 때문에 수많은 상품평에서 소비자의 의견을 수집하고 분석할 때 많은 시간과 노력을 필요한다. 그래서 상품평이나 블로그등과 같은 텍스트 데이터에서 의견을 수집하고 극성에 대해 판단한 기술 오피니언 마이닝을 필요한다.
본 논문에서는 텍스트 데이터로부터 마이닝의 대상의 되는 객체의 속성과 이와 관련된 의견 단어를 추출하는 방법에 대한 연구이다. 이와 관련된 연구인 타 저자의 8-Structure를 개선하기 위하여 기존 연구에 있는 Structure를 1개 재외하고 새로운 6개의 Structure를 추가하여 한국어 상품평으로부터 오피니언 마이닝을 하기 위하여 제품의 속성과 이와 관련된 의견 단어를 찾기 위해 13가지 품사 패턴(13-Structure)를 제한다.
In e-commerce environment, a user`s review, which contains his/her opinion on a specific feature of a product, can deliver useful information to the potential users.
With increasing the amount of reviews, there are much more times and efforts are ...
In e-commerce environment, a user`s review, which contains his/her opinion on a specific feature of a product, can deliver useful information to the potential users.
With increasing the amount of reviews, there are much more times and efforts are required to collect and analyze opinions from reviews manually. To solve this problem, Opinion Mining technique to extract and analyze opinions from text data is emerged.
This thesis proposes a method for extracting the opinion word and the associated attribute of the object that is the target of data from text data. In order to improve the existing research 8-Structure, overseas one Structure in the existing research and then add the new six Structures. Finally we present the 13-Structures for extracting the opinion word and the associated attribute from text data.
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