4차 산업혁명 기초기술 현장적용 과제

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빅데이터 처리 기술(분석기술) 중 텍스트 마이닝, 오피니언 마이닝, 감성분석에 대해 설명하시오.

텍스트마이닝(Text Mining)이란 자연어로 구성된 비정형 텍스트 데이터에서 패턴 또는 관계를 추출하여 가치와 의미 있는 정보를 찾아내는 마이닝 기법이다. 사람들이 말하는 언어를 이해할 수 있는 자연어처리(Natural Language Processing) 기술에 기반 한 기술이며, 소셜 미디어에서 생산하는 데이터는 트위터나 Facebook의 포스팅된 글과 같이 비정형데이터이기 때문에 데이터 분석에 텍스트 마이닝을 활용할 수 있다.

텍스트 마이닝 기술로 사용자의 글을 분석하여 특정 상품이나 서비스에 대한 선호도 및여론의 방향을 파악할 수 있으며, 문장 형태의 비정형 데이터를 정형화하는 데이터 전처리 기술에 대한 노하우가 필요하하다.

선호도를 파악할 수 있도록 호감(positive)과 비호감(negative)을 인지하는 단어에 대한 노하우가 필요하다.

오피니언 마이닝(Opinion Mining)이란 웹사이트와 소셜미디어에서 특정 주제에 대한 여론이나 정보인 댓글이나 게시글을 수집, 분석해 평판을 도출하는 빅데이터 처리 기술을 말한다.

오피니언 마이닝은 '감성분석'으로도 불리고 있으며, 사람들이 특정 제품 및 서비스에 대해 긍정적인지 부정적인지를 분석하고, 나아가 그 원인을 도출하는 것을 목적으로 한다.

텍스트, 이미지, 영상 등으로 공유되는 비정형 데이터를 주로 분석한다.

정치·경제·사회적인 특정 사안들이 발생했을 때에는 여론이나 대중의 관심도가 실시간으로 어떻게 변하는지를 확인할 수 있다고 한다.

감성 분석(Sentiment Analysis)은 ‘오피니언 마이닝(Opinion Mining)’으로

도 불리는데, 이는 텍스트에 나타난 사람들의 태도, 의견, 성향과 같은 주관적인 데이터를 분석하는 자연어 처리 기술이다.

원문인 ‘sentiment’를 번역하여 ‘감성 분석’, 혹은 ‘감정 분석’으로도 불리나 기사에서는 현재 널리 쓰이고 있는 ‘감성 분석’이라는 용어를 사용한다.

감성 분석은 총 3단계로 이뤄진다. 첫 번째는 각종 소셜 미디어 매체에서 정보를 수집하는 ‘데이터 수집’ 단계다. 두 번째는 이렇게 총체적으로 수집된 정보에서 사용자의 주관이 드러난 부분만을 걸러내는 ‘주관성 탐지’ 과정이다. 마지막 세 번째 단계에서는 ‘극성 탐지’ 작업이 이뤄지는데, 이는 추출한 감성 데이터를 ‘좋음’과 ‘싫음’의 양 극단으로 분류하는 과정이다.