온라인 상품을 구입한 소비들의 온라인 상품평은 기존 소비자의 재구매와 신규 소비자의 유입에 큰 파급력을 가진다. 한편 온라인 상품평의 방대한 양과 보장되지 않은 상품평의 질은 소비자와 판매자가 상품에 대한 정확한 평가를 파악하는데 어려움을 준다. 본 연구에서는 온라인 상품평의 빅데이터 감성 분석을 통해, 전자 상거래에 참여하는 소비자들의 온라인 상품평 특성을 이해하고자 한다. 또한 기존의 범용 한글 감성 사전의 한계점을 파악하고, 감성 사전 확장을 통해 온라인 상품평의 특성을 반영한 감성 분석을 수행하는 방법을 제안한다. 다양한 실험을 통해 감성 사전 확장의 효과성을 검증하였다.
Online product reviews have a significant impact on reputation and sales in the e-commerce market. But their large volume and dubious genuineness tend to hinder both the seller and buyer’s unbiased estimation of the product’s market value. In this study, we performed sentiment analysis on a large collection of online review data to understand the data’s characteristics. Furthermore, we identified the limitations of the general-purpose Korean sentiment lexicon when it is applied to e-commerce review data. We propose a method that enhances the existing sentiment lexicon evaluating the characteristics of online product review data. We will verify the effectiveness of the enhanced lexicon through comprehensive experiments.
1. 서론
2. 본론
3. 결론
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