LDA를 이용한 온라인 리뷰의 다중 토픽별 감성분석 = Multi-Topic Sentiment Analysis using LDA for Online Review

국문 초록 (Abstract)

본 연구에서는 사용자 생성 컨텐츠（User-Generated Content: UGC）를 대상으로 Latent Dirichlet Allocation(LDA)기법을 이용하여 고객 리뷰에 대해 다중 토픽 수준의 감성분석 연구 모형을 제시한다. Tripadvisor.com에서 세계 7대 관광 도시의 호텔에 남겨진 고객의 온라인 리뷰를 대상으로 총 104,039개를 수집하였다. LDA기법을 통해 모든 고객 리뷰에서 호텔과 관련된 토픽 30개를 추출하였다. 추출된 토픽들을 대상으로 호텔에 관련된 6 가지 주요 토픽(value, cleanliness, rooms, service, location, sleep quality)을 선정하고, 제안된 연구 모형에서 고객 리뷰별로 6 가지 토픽에 해당하는 문장에 대해 감성사전을 사용하여 감성을 분석하였다. 고객 리뷰의 토픽별 감성분석 결과와 고객이 직접 호텔 속성별로 평가한 세부점수를 비교하여 제안된 연구모형의 성능을 검증하였다. 제안모형의 정확도(accuracy)와 재현율(recall)의 값을 분석한 결과 제안모형의 성과가 우수한 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과를 이용하면 여행자의 온라인 리뷰를 대상으로 고객의 세부 감성을 다양한 토픽별로 분석할 수 있어 고객에게 여러 속성별로 리뷰작성을 요구하지 않고도 고객의 호텔 속성별 감성을 분석할 수 있다.

목차 (Table of Contents)

• 1 서론 1
• 2 선행 연구 6
• 2.1 감성분석 6
• 2.2 토픽 모델 10
• 2.3 Latent Dirichlet Allocation(LDA) 12
• 2.4 LDA 기반 감성분석 17
• 3 연구 프레임워크 19
• 4 다중 토픽별 감성분석모형 개발 몇 실험 22
• 4.1 데이터 수집 22
• 4.2 LDA기반 토픽추출 26
• 4.2.1 토픽개수의 선정 26
• 4.2.2 토픽 추출 27
• 4.2.3 토픽별 키워드의 선정 31
• 4.3 제안 모형의 토픽별 감성분석 33
• 4.3.1 감성분석 33
• 4.3.2 토픽별 문장 분류와 감성분석 과정 34
• 4.3.2 토픽별 감성분석 결과 37
• 4.4 토픽별 감성분석 모형 검증 38
• 5 결론 몇 연구 방향 40
• 6 참고 문헌 41
• [부록] 51