2019년 추계학술대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
한글 형태소 분석을 통한 식당 키워드 추출 |
| 영문제목(English Title) |
Extraction of Restaurant Keywords Using Korean Morphological Analysis |
| 저자(Author) |
홍재우
김민석
구태완
조우현
Jae-woo Hong
Min-seok Kim
Tae-wan Gu
Woo-Hyun Cho
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 23 NO. 02 PP. 0146 ~ 0149 (2019. 10) |
한글내용
(Korean Abstract) |
매년 식당들에 대한 다양한 리뷰가 나타나면서 사용자들이 식당 선택에 있어 볼 수 있는 데이터가 많아졌다. 이런 다양한 데이터는 사용자들의 피로감을 증가시키고 결국 선택의 어려움으로 이어진다. 키워드 추출은 사용자의 선택을 돕기 위해 리뷰데이터를 분석하는 용도로 중요하게 사용된다. 그러나 리뷰데이터에서 존재하는 신조어, 미등록 단어를 추출하는 것은 기존의 형태소분석기에서 어려움이 있다. 본 논문에서는 브랜칭 엔트로피, 접미사 분석을 통해 미등록 단어를 추출하고 TF-IDF를 이용하여 식당의 중요 키워드, 감성분석을 이용하여 식당의 키워드별 점수를 추출하는 방법을 제안한다. |
영문내용
(English Abstract) |
Various reviews about restaurants are shown on the internet every year. The data made people could choose restaurants and increase people's fatigue. Eventually, the data cause problems with decision about choosing restaurants. Keyword extraction is prominent for analyzing review data to help people's choice. However, it is difficult to extract new words or unregistered words from the data in the existing morphological analysis system. This paper proposes three methods of extracting keyword ranks of restaurants through sentiment analysis, extracting unregistered word through BE (branching entropy) and suffix analysis, extracting important keyword of restaurants by using TF-IDF. |
| 키워드(Keyword) |
unregistered word analysis
morphological analysis system
keyword extraction
TF-IDF
text mining
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