온라인 제품리뷰의 분석을 위한 오피니언 마이닝 기법의 적용
Applying Opinion Mining Techniques for an Analysis of Online Product Reviews
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초록
웹 사이트의 뉴스 및 리뷰, 토론에서 제공되는 제품 리뷰로부터 제품의 특성과 의견을 파악하는 것은 개인 입장에서는 제품의 구매를 결정을 하는데 도움을 준다. 기업 입장에서는 제품의 품질을 개선하고 효율적인 마케팅 전략을 설계하기 위해 중요하다. 이를 위해 비 구조화된 제품리뷰로 부터 사람들의 의견을 찾고 분석하는 오피니언 마이닝이 요구된다. 오피니언 마이닝은 어떤 제품 및 서비스 등에 대한 사람들의 의견 및 감정을 찾는 것을 목표로 한다. 오피니언 마이닝에는 제품이나 서비스에 대한 단순 의견에서부터 제품에 대한 비교 오피니언을 찾는 다양한 방법과 기법이 있다. 특히, 비교 오피니언은 주로 비교 대상인 제품이나 서비스와 관련된 경험을 가진 사람들이 제품이나 서비스의 강점, 약점 및 차이점에 대해 구체적인 정보를 제공하기 때문에 단순한 의견 및 감성에 비해 실제적인 정보를 제공한다. 그러나 사용자 리뷰로부터 비교 오피니언을 분류하는 것은 쉽지 않으며 이를 위한 많은 기법이 존재한다. 본 연구에서는 비교 오피니언 마이닝을 위해 구체적인 제품리뷰에 다양한 머신러닝 기법을 적용한 비교 결과를 제시한다. 이를 통해 비교 오피니언을 분류하고, 제품 속성의 선호도와 같은 유용한 정보를 추출하기 위한 다양한 기법을 이해하는데 도움을 주고자 한다.
Abstract
Understanding product characteristics and opinions from product reviews provided in news, reviews, and discussions on the web site help individuals make decisions about purchasing products. Companies need to improve product quality and design efficient marketing strategies. For this, opinion mining is required to find and analyze people's opinions from unstructured text reviews. Opinion mining aims to find people's opinions and feelings about certain products and services. It includes a variety of methods and techniques ranging from finding simple opinions on products or services to comparative opinions for products. In particular, comparative opinions provide practical information compared to simple opinions and emotions because people with experiences related to the product or service to be compared mainly provide specific information on the strengths, weaknesses, and differences of the product or service. However, it is not easy to classify comparison opinions from user reviews, and there are many techniques for this. In this study, we present the comparative results of applying various machine learning techniques to specific product reviews for comparative opinion mining. Through this, it is intended to help understand various techniques for classifying comparative opinions and extracting useful information such as the preference of product attributes.
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