KR20090122840A - System and method for producting attribute item extraction - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 상품별 평가항목 추출시스템 및 추출방법에 관한 것이다. The present invention relates to a system for extracting evaluation items for each product and an extraction method.
더욱 상세하게는 클라이언트로부터 해당상품의 평가내용을 수신하여 일련의 보정과정을 거쳐 후보명사를 추출하고, 상기 후보명사를 네트워크상에서 검색하고 이에 대응하는 평가항목을 추출하여, 정확한 상품 평가내용을 제공하도록 하는 상품별 평가항목 추출시스템 및 추출방법에 관한 것이다. More specifically, to receive the evaluation information of the corresponding product from the client through a series of correction process to extract the candidate noun, search the candidate noun on the network and extract the corresponding evaluation items to provide accurate product evaluation content It relates to a system for extracting evaluation items for each product and a method of extraction.
최근에 통신수단의 발달로 인해 인터넷 상이나 통신망의 홈쇼핑이나, 쇼핑몰 등의 전자상거래가 활성화됨에 따라 홈쇼핑이나 쇼핑몰을 이용하는 사용자들의 기호를 맞추는 것이 매우 중요시하게 되었다. Recently, due to the development of communication means, it has become very important to match the preferences of users who use home shopping or shopping malls as electronic commerce such as home shopping or shopping malls on the Internet or a communication network is activated.
이를 위해 홈쇼핑 또는 쇼핑몰의 운영자들은 상품을 구매한 사용자 즉, 실구매자의 의견을 보다 많이 수렴하고자 한다. 뿐만 아니라, 홈쇼핑 또는 쇼핑몰 등을 이용하는 사용자들은 상품을 구매하기 전, 먼저 해당상품을 구매한 실구매자들이 남겨놓은 상품평을 참고하여 실제 상품구매를 실행한다. 이는 상품을 구매하고자 하는 사용자들에게는 실구매자들이 남겨놓은 상품평이 좀 더 정확하고, 믿음직스럽게 느껴지기 때문이다.To this end, operators of home shopping or shopping malls want to collect more opinions from users who have purchased products, that is, actual buyers. In addition, before using a home shopping or a shopping mall, the user performs the actual product purchase by referring to the product reviews left by the actual buyers who purchased the corresponding product. This is because the reviews left by real buyers feel more accurate and reliable for users who want to purchase a product.
이러한 여러 이유들 때문에 홈쇼핑이나 쇼핑몰의 운영자 입장에서와 상품을 구매하려는 사용자 입장에서도 해당 상품의 평가내용은 중요시되고 있다. For these reasons, the evaluation contents of the product are important for the home shopping or shopping mall operator and the user who wants to purchase the product.
상품평가내용에 대해서 자세히 살펴보면, 해당 상품에 직접 접근한 단순클릭수, 상품의 품질, 디자인, 배송서비스 등을 평점 또는 별점으로 매긴 폐쇄형 상품평, 직접 사용해본 소감이나 평가를 텍스트로 남긴 개방형 상품평의 세 가지 형태로 나눌 수 있다. If you take a closer look at product reviews, you'll find a review of simple clicks that directly access the product, the quality of the product, the design, and the delivery service. It can be divided into three forms.
단순클릭 수와 폐쇄형 상품평에 대해서는 상품의 정보제공부분에 있어서 다소 한계가 있으므로, 해당 상품의 자세한 정보전달은 어려운 부분이 있게 된다. The number of simple clicks and the closed product review have some limitations in the information providing part of the product, so that detailed information delivery of the product is difficult.
결국 사용소감이나 평가를 텍스트 형태로 남긴 개방형 상품평이 실질적으로 사용자 또는 운영자에게 도움이 된다고 볼 수 있다. In the end, open product reviews that leave user experiences or evaluations in text form can actually be helpful to users or operators.
하지만 이러한 개방형 상품평에 있어서, 상품평이 등록된 시간순으로 나열이 되므로, 사용자가 원하는 특정정보 또는 실구매자들의 전반적인 분위기 파악을 위해서는 등록된 개방형 상품평 전체를 읽어봐야 하는 수고가 따르게 된다. However, in such open reviews, the reviews are listed in the order of registered time, so that the user needs to read the entire registered open reviews in order to grasp specific information desired by the user or the overall mood of actual buyers.
특히, 사용자가 원하는 정보를 찾는 데 있어서 어려운 부분이 있고, 사용자가 상품평 전체를 읽어봐야 함에 따라 많은 시간이 소요하게 되는 문제점이 있었다. In particular, there is a difficult part in finding information desired by the user, and there is a problem in that it takes a lot of time as the user has to read the entire product review.
본 발명은 상술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로, 사용자에게 해당상품에 대한 정확한 상품평가내용을 제공하고, 상품에 따른 평가내용 검색시간을 단축시키는 상품별 평가항목 추출시스템 및 추출방법을 제공하는데 그 목적이 있다. The present invention is to solve the problems described above, to provide a user with accurate product evaluation content for the corresponding product, and provides a system for evaluating the evaluation items for each evaluation item according to the product extraction method and extraction method There is a purpose.
이에 더하여, 상기와 같이 추출된 평가항목을 데이터베이스에 누적저장하여, 해당상품을 제조하는 제조사에 통계자료로 제공함으로써, 해당 제조사가 보다 소비자의 기호에 맞는 상품개발에 필요한 자료로 활용하는 데 상품별 평가항목 추출시스템 및 추출방법을 제공하는 데 그 목적이 있다. In addition, by accumulating and storing the evaluation items extracted as described above in a database, and providing them as statistical data to the manufacturers who manufacture the products, the manufacturers evaluate the products for use as data necessary for the development of products more suited to consumers' preferences. The purpose is to provide an item extraction system and extraction method.
상기와 같은 목적을 달성하기 위해서, 본 발명에 의한, 상품별 평가항목 추출시스템은 네트워크와 연결되어 상품별 평가내용을 전송하는 클라이언트와 상기 네트워크를 거쳐 클라이언트로부터 평가내용을 수신하고, 보정과정을 거쳐 후보명사를 추출하여 상기 후보명사를 네트워크상에서 검색한 후, 이에 기초하여 평가항목을 추출하는 운영서버를 구비하는 상품별 평가항목 추출시스템 및 추출방법을 포함함을 특징으로 한다. In order to achieve the above object, the product-specific evaluation item extraction system according to the present invention is connected to the network and transmits the evaluation information for each product through the network and receives the evaluation content from the client, through the correction process candidate nouns And extracting the candidate nouns from the network by searching for the candidate nouns, and extracting the evaluation items based on the evaluation items.
본 발명의 특징에 따른 상품별 평가항목 추출시스템은, 네트워크를 거쳐 상기 클라이언트로부터 상품별 평가내용을 수신하는 평가내용 수집부와 상기 평가내 용에서 보정과정을 거쳐 후보명사를 추출하는 후보명사 추출부와 상기 추출명사를 네트워크상에서 검색하고, 검색한 결과에 대응하여 평가항목을 추출하는 평가항목 추출부를 구비하는 운영서버를 포함한다. According to an aspect of the present invention, there is provided a system for evaluating items for item evaluation, comprising: an evaluation content collection unit for receiving evaluation information for each product from the client via a network, and a candidate noun extraction unit for extracting candidate nouns through a correction process in the evaluation content; And an operation server including an evaluation item extracting unit for searching for extracted nouns on a network and extracting evaluation items corresponding to the searched results.
본 발명의 특징에 따른 상품별 평가항목 추출시스템은 평가항목 추출부로부터 추출된 평가항목과 상기 평가항목에 따른 사용자의 상품평 정보를 나타내기 위한 상품평 출력화면을 생성하여, 디스플레이하는 상품평 출력부를 더 포함하는 운영서버를 포함한다. Evaluation item extraction system for each product according to an aspect of the present invention further comprises a review output unit for generating and displaying a review output screen for displaying the evaluation item extracted from the evaluation item extraction unit and the user's review information according to the evaluation item; Contains an operational server.
본 발명의 특징에 따른 상품별 평가항목 추출시스템은, 후보명사가 평가내용 내에서의 검색횟수를 카운트하고, 그 결과를 전송하는 제1검색부와 상기 후보명사를 네트워크상에서 검색하고, 검색결과수를 전송하는 제2검색부와 상기 후보명사 및 해당상품의 카테고리명를 네트워크상에서 검색하고, 검색결과수를 전송하는 제3검색부를 구비하는 평가항목 추출부를 포함한다. In the product-specific evaluation item extraction system according to an aspect of the present invention, a candidate searcher counts the number of searches in the evaluation contents, searches the first search unit and the candidate noun on the network, and transmits the number of search results. And an evaluation item extraction unit including a second search unit for transmitting, a third search unit for searching the candidate names and category names of the corresponding products on a network, and transmitting the number of search results.
본 발명의 특징에 따른 상품별 평가항목 추출시스템은, 제3검색부로부터 출력된 검색결과수를 제2검색부를 통해 출력된 검색결과수로 나눈 후, 제1검색부로부터 수신된 검색횟수를 곱한 값을 내림차순으로 정렬하여 이에 대응하는 후보명사를 평가항목으로 추출하는 연산부를 더 구비하는 평가항목 추출부를 포함한다.According to an aspect of the present invention, the evaluation item extraction system for each product divides the number of search results output from the third search unit by the number of search results output through the second search unit, and then multiplies the number of searches received from the first search unit. And an evaluation item extracting unit further including an operation unit for sorting in descending order and extracting candidate nouns corresponding to the evaluation items.
본 발명의 특징에 따른 상품별 평가항목 추출시스템은, 문법에 맞도록 반복문자, 의존명사, 이모티콘, 특수기호, 브랜드명 제거, 띄어쓰기 확인을 적어도 한 번 수행하는 보정부를 구비하는 후보명사 추출부를 포함한다. The evaluation item extraction system for each product according to a feature of the present invention includes a candidate noun extraction unit including a correction unit that performs at least one check of repeated characters, dependent nouns, emoticons, special symbols, brand names, and spacing so as to conform to grammar. .
상기와 같은 목적을 달성하기 위해서, 본 발명에 의한 상품별 평가항목 추출 방법은, 클라이언트로부터 해당상품에 대한 평가내용을 수신하는 평가내용 수집단계와 상기 평가내용의 보정과정을 거쳐 후보명사를 추출하는 후보명사 추출단계와 네트워크상에서 상기 후보명사에 대한 대상검색을 수행하고, 검색결과에 대응하여 평가항목을 추출하는 평가항목 추출단계를 포함한다. In order to achieve the above object, the method for extracting the evaluation items for each product according to the present invention is a candidate for extracting candidate nouns through an evaluation content collection step of receiving an evaluation content of a corresponding product from a client and a process of correcting the evaluation content. A noun extracting step and an evaluation item extracting step of performing a target search for the candidate noun on the network and extracting an evaluation item corresponding to the search result.
본 발명의 특징에 따른 상품별 평가항목 추출방법은, 추출된 평가항목과 상기 평가항목에 따른 사용자의 상품평을 디스플레이하는 상품평 출력단계를 더 포함한다. According to an aspect of the present invention, the method for extracting evaluation items for each product further includes a review output step of displaying the extracted evaluation item and a user's review according to the evaluation item.
본 발명의 특징에 따른 상품별 평가항목 추출방법에 있어서, 상기 대상검색은 평가내용 내에서 후보명사의 검색횟수를 카운트하여 그 결과를 전송하는 제1과정과 상기 후보명사를 네트워크상에서 검색하여 검색결과수를 전송하는 제2과정과 상기 후보명사 및 해당상품의 카테고리명을 네트워크상에서 검색하여 검색결과수를 전송하는 제3과정을 포함하고, 상기 제1과정과 제2과정 및 제3과정 중 적어도 하나의 과정에 기초하여 평가항목을 추출하는 과정을 더 포함한다. In the method for extracting evaluation items for each item according to an aspect of the present invention, the target search includes a first process of counting the number of searches of candidate nouns in the evaluation contents and transmitting the result and searching the candidate nouns on the network for the number of search results. And a third process of transmitting a number of search results by searching the network for the candidate nouns and the category names of the corresponding products, and transmitting at least one of the first process, the second process, and the third process. The method further includes extracting an evaluation item based on the process.
본 발명의 특징에 따른 상품별 평가항목 추출방법은, 제3과정을 통해 수신된 검색결과수를 제2과정을 통해 수신된 검색결과수로 나눈 후, 제1과정을 통해 수신된 검색횟수를 곱한 값을 내림차순으로 정렬하여 이에 대응하는 후보명사를 추출하는 평가항목 추출단계를 더 포함한다. According to an aspect of the present invention, a method for extracting evaluation items for each product is obtained by dividing the number of search results received through the third process by the number of search results received through the second process, and then multiplying the number of searches received through the first process. And extracting the evaluation item for sorting the descending order and extracting candidate nouns corresponding to the descending order.
본 발명의 특징에 따른 상품별 평가항목 추출방법은, 평가내용이 문법에 맞도록 반복문자를 제거하는 보정과정을 포함한다. According to an aspect of the present invention, a method for extracting an evaluation item for each product includes a correction process of removing repeated characters so that the evaluation content conforms to a grammar.
본 발명의 특징에 따른 상품별 평가항목 추출방법은, 평가내용에 있어서 의 존명사, 이모티콘, 특수기호, 브랜드명 중 적어도 하나를 제거하는 보정과정을 더 포함한다. According to an aspect of the present invention, a method for extracting a valuation item for each product further includes a correction process of removing at least one of a noun, an emoticon, a special symbol, and a brand name in the evaluation content.
본 발명의 특징에 따른 상품별 평가항목 추출방법은, 띄어쓰기를 확인하는 보정과정을 포함한다. According to an aspect of the present invention, a method for extracting an evaluation item for each product includes a correction process for confirming a spacing.
상술한 바와 같이 본 발명인 상품별 평가항목 추출시스템 및 추출방법은, 사용자에게 정확한 상품평가내용을 제공할 수 있고, 상품에 따른 평가내용의 검색시간을 단축시킬 수 있는 효과가 있다. As described above, the inventors' evaluation item extraction system and extraction method according to the present invention can provide accurate product evaluation contents to the user, and can shorten the search time of the evaluation contents according to the products.
또한 상술한 바와 같이 본 발명인 상품별 평가항목 추출시스템 및 추출방법은 추출된 평가항목을 데이터베이스에 누적저장하여, 해당상품을 제조하는 제조사에 통계자료로 제공함으로써, 해당 제조사가 보다 소비자의 기호에 맞는 상품개발에 필요한 자료로 활용할 수 있는 효과가 있다.In addition, as described above, the present inventors 'evaluation item extraction system and extraction method accumulates and stores the extracted evaluation items in a database, and provides them as statistical data to a manufacturer who manufactures the corresponding product, so that the corresponding manufacturer more suitable products to consumers' preferences. It can be used as a material for development.
본 발명에 따른 상품별 평가항목 추출시스템 및 추출방법에 대한 예는 다양하게 적용될 수 있으며, 이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 일 실시예에 대해 설명하기로 한다. Examples of the evaluation item extraction system and extraction method for each product according to the present invention can be applied in various ways, hereinafter with reference to the accompanying drawings will be described an embodiment.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 상품별 평가항목 추출시스템에 관한 블록도이다. 1 is a block diagram of an evaluation item extraction system for each product according to an embodiment of the present invention.
도 1에 도시된 바와 같이 상품별 평가항목 추출시스템은 클라이언트(100)와 네트워크(200) 및 운영서버(300)를 포함한다.As shown in FIG. 1, the evaluation item extraction system for each product includes a
상기 클라이언트(100)는 상품별 평가내용을 네트워크(200)를 거쳐 운영서버(300)로 전송한다. 이 때, 상기 클라이언트(100)는 사용자용 PC 또는 쇼핑몰 운영업체가 관리하는 서버 등이 포함될 수 있다. The
상기 네트워크(200)는 유무선 인터넷, WAN(Wide Area Network), LAN(Local Area Network) 등을 포함하는 다양한 형태의 통신망일 수 있다.The
상기 운영서버(300)는 상기 네트워크(200)를 거쳐 클라이언트(100)로부터 평가내용을 수신하고, 보정과정을 거쳐 후보명사를 추출하여 상기 후보명사를 네트워크(200)상에서 검색한 후, 이에 기초하여 평가항목을 추출한다. 이 때 상기 운영서버(300)는 평가내용 수집부(320), 후보명사 추출부(340), 평가항목 추출부(360), 상품평 출력부(380)를 포함한다. The
상기 평가내용 수집부(320)는 네트워크(200)를 거쳐 클라이언트(100)로부터 상품별 평가내용을 수신한다. The evaluation
상기 후보명사 추출부(340)는 상기 평가내용에서 보정과정을 거쳐 후보명사를 추출하고, 보정부(342)를 포함한다. The
상기 보정부(342)는 상기 평가내용을 문법에 맞도록 보정한다. The
상기 평가항목 추출부(360)는 상기 후보명사를 네트워크(200)상에서 검색한 후, 이에 대응하여 평가항목을 추출하는 역할로, 제1검색부(362)와 제2검색부(364), 제3검색부(366)를 포함한다. The
상기 제1검색부(362)는 후보명사가 평가내용 중에서 몇 번 검색되는지 검색횟수를 카운트하고, 그 결과를 출력한다. The
상기 제2검색부(364)는 상기 후보명사를 네트워크상에서 검색하고, 검색결과 수를 출력한다. The
상기 제3검색부(366)는 상기 후보명사 및 해당상품의 카테고리명을 네트워크(200)상에서 검색하고, 검색결과수를 출력한다.The third search unit 366 searches the
이 때, 평가항목 추출부(360)는 상기 제1검색부(362), 제2검색부(364), 제3검색부(366)외에 연산부(368)를 추가로 구비할 수 있다.In this case, the
상기 연산부(368)는 제3검색부(366)로부터 출력된 검색결과수를 제2검색부(364)로부터 출력된 검색결과수로 나눈 후, 제1검색부(362)로부터 출력된 검색횟수를 곱한 값을 내림차순으로 정렬하여 이에 대응하는 후보명사를 평가항목으로 추출한다. The
또한, 상기 상품평 출력부(380)는 상기 평가항목 추출부로부터 추출된 평가항목과 상기 평가항목에 따른 상품평을 사용자들이 볼 수 있도록 디스플레이한다. In addition, the
이하에서는 흐름도를 통해 상품별 평가항목 추출시스템의 추출방법에 대해 설명하기로 한다. Hereinafter, an extraction method of the evaluation item extraction system for each product will be described with a flowchart.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 상품별 평가항목 추출방법에 관한 흐름도이다. 2 is a flowchart illustrating a method of extracting a valuation item for each product according to an embodiment of the present invention.
도 2에 도시된 바와 같이, 클라이언트로부터 상품평가내용을 수신하 고(S410), 수신된 상기 평가내용의 보정작업 후, 상기 평가내용 중에서 후보명사를 추출한다(S420). 상기 후보명사를 네트워크로 검색한 후, 검색결과 빈도수에 기초하여 평가항목 내용을 추출하고(S430), 상기 평가항목과 각 평가항목에 따른 상품평을 디스플레이한다(S440).As shown in FIG. 2, the product evaluation contents are received from the client (S410), and after correcting the received evaluation contents, candidate nouns are extracted from the evaluation contents (S420). After the candidate noun is searched through the network, the content of the evaluation item is extracted based on the frequency of the search result (S430), and the evaluation item and a review according to each evaluation item are displayed (S440).
상품별 평가항목 추출방법을 좀 더 상세히 살펴보면 도 3에 도시된 바와 같이, 클라이언트로부터 상품평가내용을 수신한다(S410). 앞서 설명한 바와 같이 해당상품을 먼저 구매한 실구매자로부터 해당상품 구입 후 사용소감 또는 해당상품에 대한 평가내용을 텍스트 형태로 수신한다. 이 때, 상기 평가내용은 네트워크를 통해 이루어지고, 상기 네트워크는 유무선 인터넷 또는 WAN, LAN 등의 다양한 형태의 통신방법이 될 수 있다. Looking at the method of extracting the evaluation items for each product in more detail, as shown in Figure 3, receives the product evaluation content from the client (S410). As described above, after receiving the product from the actual purchaser who first purchased the product, the user may receive a testimonial or evaluation of the product in text form. In this case, the evaluation content is made through a network, the network may be a communication method of various forms such as wired and wireless Internet or WAN, LAN.
수신된 상기 평가내용 중에서 동일한 문자 또는 문장이 반복되는지를 확인한다(S421). 상기 평가내용은 신문기사 또는 책에서와 같은 단정한 문장만이 사용되는 것이 아니므로 각종 맞춤법, 문법, 띄어쓰기의 오류부터 불필요한 이모티콘, 특수문자, 오타, 동일문장의 반복 등과 같은 다양한 문제점이 발생할 수 있다. It is checked whether the same character or sentence is repeated among the received evaluation contents (S421). Since the evaluation content is not used only neat sentences as in newspaper articles or books, various problems such as errors in spelling, grammar, and spacing, unnecessary emoticons, special characters, typos, and repetition of the same sentence may occur. .
특히, 동일문자 또는 문장의 반복사용등과 같은 문제점은 평가내용을 통해 상품에 대한 정확한 정보를 얻고자 하는 사용자에게 혼란을 줄 수 있으므로 제거해야할 필수요소이다. In particular, problems such as repeated use of the same letter or sentence may be confusing to the user who wants to obtain accurate information about the product through the evaluation content, and thus is an essential element to be removed.
이러한 문제점을 해결하기 위해서 고안되는 방법을 살펴보면 다음과 같다.The method devised to solve this problem is as follows.
평가내용의 문장 중에서 특정 길이의 텍스트를 추출하여 이를 패턴으로 설정한다. 설정한 패턴이 상기 평가내용 중에서 몇 번이나 반복되었는지를 카운트하여 반복문자의 발생유무를 판별하고, 반복문자 발생 시, 해당하는 반복문자가 상기 평가내용 중에서 제거된다(S423).A text of a certain length is extracted from the sentence of the evaluation contents and set as a pattern. By counting how many times the set pattern is repeated in the evaluation contents, it is determined whether a repeated character is generated, and when the repeated character is generated, the corresponding repeated character is removed from the evaluation contents (S423).
하지만 위와 같이 평가내용 중에서 반복문자만 제거하였다고 하더라도 평가내용 중에서 문장의 띄어쓰기가 제대로 되지 않을 경우에도 정확한 평가내용이 완성되지 않는다. However, even if only repeated characters are removed from the evaluation content as described above, even if the spacing of sentences is not correct in the evaluation content, the accurate evaluation content is not completed.
이를 방지하고자 상기 평가내용 중에서 반복문자 또는 반복문장이 제거되거나, 평가내용 중 반복문자 또는 반복문장이 발생되지 않을 경우, 평가내용의 띄어쓰기 제대로 되어 있는지 확인 및 보정한다(S425). In order to prevent this, if the repeated character or repeated sentence is removed from the evaluation contents, or if the repeated character or repeated sentence does not occur in the evaluation contents, check and correct the spacing of the evaluation contents (S425).
본 발명에서는 좀 더 정확한 띄어쓰기 확인 및 보정과정을 위해 문장당 공백비 평균을 활용하여 띄어쓰기가 되지 않은 문장을 확인하는 방법을 제공한다. 통계상으로 뉴스 데이터의 평균 공백비는 25.99%, 상품 평가내용의 평균 공백비는 20.89%의 통계수치를 확인할 수 있다. 통계상으로 보았을 때, 엄격한 띄어쓰기 규칙을 필요로 하는 뉴스데이터의 평균 공백비 수치와 비교해보면 상품 평가내용의 평균 공백비 수치는 낮은 편에 속하긴 하나, 20% 이상이므로 어느 정도의 띄어쓰기가 이루어진다고 볼 수 있다. The present invention provides a method for checking a sentence that is not spaced by using a space ratio average per sentence for a more accurate checking and correction of spacing. Statistically, the average void ratio of news data is 25.99%, and the average void ratio of product evaluation contents is 20.89%. Statistically, when compared with the average space ratio of news data that requires strict spacing rules, the average space ratio of the product evaluation contents is low, but it is more than 20% so that some space is achieved. Can be.
상품 평가내용의 평균 글자 수가 22글자임을 기준으로 하여, 공백비 20%선에서 띄어쓰기 불량문장을 판별한다. 이 때, 상기 평가내용의 글자수가 22글자와 같거나 많을 경우, 공백비는 20%선을 기준으로 판단하고, 평가내용의 글자수가 22글자보다 적을 경우, 1글자씩 줄어들 때마다 공백비 기준을 0.5%씩 줄여 띄어쓰기 불량문장을 판별한다. 또한 평가내용의 총 글자수가 6글자 이하로 이루어지는 경우, 띄어쓰기를 포함하지 않아도 띄어쓰기 불량문장으로 판별하지 않도록 한다. On the basis of the average number of characters in the product evaluation content, which is 22 characters, the spaces with poor spacing are determined at the line ratio of 20%. In this case, when the number of characters in the evaluation content is equal to or larger than 22 characters, the space ratio is determined based on a 20% line, and when the number of characters in the evaluation contents is less than 22 characters, the space ratio standard is reduced every time one character decreases. Decrease spacing by 0.5% to identify bad sentences. In addition, if the total number of characters in the evaluation is less than 6 characters, it should not be discriminated as a spacing sentence without including spacing.
인터넷이용이 보다 친숙해짐에 따라, 아이부터 어른까지 온라인 쇼핑몰을 이용하게 되고, 상품에 대한 실구매자 또한 다양한 연령대를 포함하게 된다. As internet usage becomes more familiar, online shopping malls are used from children to adults, and actual buyers of products also include various age groups.
특히, 10~20대의 젊은 층을 중심으로 이모티콘 또는, 특수기호를 통해 자신들의 생각을 표현하는 경향이 많고, 이는 상품 평가내용에 있어서도 적용된다. 따라서 평가내용의 정확성을 위해서 애매모호한 뜻을 포함하는 이모티콘 또는 특수기호등과 같은 내용이 반드시 제거되어야 한다. In particular, they tend to express their thoughts through emoticons or special symbols, especially among young people in their teens and 20s, and this is also applied to product evaluation contents. Therefore, in order to be accurate, contents such as emoji or special symbols including ambiguity must be removed.
따라서 상품 평가내용 중에서 상술한 바와 같이, 반복문자를 제거하고, 띄어쓰기를 확인하는 과정이 완료되고 난 후, 의존명사, 이모티콘, 특수기호, 브랜드명 중 적어도 하나를 제거하고 나서, 후보명사를 출력한다(S427). Therefore, as described above, after the process of removing the repeated characters and checking the spacing is completed, the candidate noun is output after removing at least one of the dependent noun, the emoticon, the special symbol, and the brand name. (S427).
또한 브랜드명 제거방법은 브랜드사전에 기초하여 다양한 브랜드명을 제거한다.In addition, the brand name removal method removes various brand names based on the brand dictionary.
이상에서 살펴본 여러 보정과정은 본 발명을 실시하기 위한 일 실시예 일 뿐, 보다 다양한 방법으로 평가내용의 보정과정이 발생될 수 있다. The various correction processes described above are just one embodiment for implementing the present invention, and the correction process of the evaluation contents may be generated in various ways.
상술한 바와 같은 보정과정을 거쳐 출력된 후보명사는 네트워크를 이용하여 대상검색이 된다. 이 때, 상기 대상검색은 다양한 과정을 거쳐 수행될 수 있는데 이를 살펴보면 다음과 같다.The candidate nouns output through the correction process as described above are searched for by using a network. In this case, the target search may be performed through various processes.
제1과정은, 상품 평가내용 중에서 상기 후보명사가 몇 번 검색되는지를 카운트하고, 검색횟수를 출력한다(S431).The first process counts how many times the candidate noun is searched in the product evaluation contents and outputs a search frequency (S431).
제2과정은 상기 후보명사를 네트워크상에서 검색하여 검색결과수를 출력한 다(S433).In the second process, the candidate noun is searched on the network and the search result number is output (S433).
제3과정은 상기 후보명사 및 해당상품의 카테고리명을 네트워크상에서 검색하고, 검색결과수를 출력한다(S435). 이 때, 후보명사 및 해당상품의 카테고리명을 네트워크상에서 함께 검색함으로써, 좀 더 정확하면서도 전문적인 내용의 후보명사를 판단할 수 있다. In the third process, the candidate noun and the category name of the corresponding product are searched on the network, and the number of search results is output (S435). At this time, by searching the candidate noun and the category name of the product on the network together, it is possible to determine a candidate noun with more accurate and professional contents.
상기 제1,2,3과정을 거쳐 각각 출력된 검색횟수 및 검색결과 수에 대응하는 후보명사를 상품 평가항목으로 추출한다. The candidate nouns corresponding to the number of search results and the number of search results output through the first, second, and third processes are extracted as product evaluation items.
하지만 제1과정을 거쳐 출력된 검색횟수의 경우, 정확한 평가항목과는 동떨어진 노이즈가 검색횟수에 많이 포함될 수 있고, 제3과정을 거쳐 출력된 검색결과 수는 다소 전문적일 수 있어 검색결과 수가 작을 수 있다. However, the number of search results output through the first process may include a lot of noise, which is far from accurate evaluation items, and the number of search results output through the third process may be somewhat professional, resulting in a small number of search results. have.
이에 따라, 좀 더 정확한 평가항목 추출을 위해서 상기 제1,2,3과정을 통해 출력된 검색횟수 및 검색결과수를 서로 연산하여 그 결과값에 대응하는 후보명사를 평가항목으로 추출한다(S437). Accordingly, in order to extract the evaluation items more accurately, the number of search results and the number of search results outputted through the first, second, and third processes are calculated with each other, and candidate nouns corresponding to the result values are extracted as evaluation items (S437). .
예를 들어, 제3과정을 거쳐 출력된 검색결과 수를 제2과정을 거쳐 출력된 검색결과 수로 나눈 후, 제1과정을 거쳐 출력된 검색횟수를 곱한 결과값을 내림차순으로 정리하고, 상기 결과값에 대응하는 후보명사는 최종 평가항목으로 보고 추출할 수 있다. 이러한 연산과정을 거치는 경우, 좀 더 정확하면서도 전문적인 상품별 평가항목을 추출할 수 있다. For example, after dividing the number of search results output through the third process by the number of search results output through the second process, the result value multiplied by the number of search results output through the first process is arranged in descending order, and the result value Candidate nouns corresponding to can be viewed and extracted as final evaluation items. In this case, more accurate and professional evaluation items can be extracted.
이어서 상기 평가항목과 그에 따른 상품평을 출력한다(S439). 다시 말해, 사용자들이 알고자하는 상품별 평가항목과 상기 평가항목에 따른 상품평이 함께 출력 되므로 사용자의 편리성이 증대될 수 있다. Subsequently, the evaluation item and the corresponding product review are output (S439). In other words, the product-specific evaluation items that users want to know and product reviews according to the evaluation items are output together, so that the user's convenience can be increased.
이하, 도 4를 통해 상품평 출력화면에 대해 자세히 살펴보도록 한다. Hereinafter, the product review output screen will be described in detail with reference to FIG. 4.
도 4에 도시된 상품평 출력화면은 디지털 카메라의 상품평 출력화면을 예를 들어 나타낸 것이다. The review output screen illustrated in FIG. 4 illustrates an example of a review output screen of the digital camera.
도 4에 도시된 바와 같이, 상기 추출방법을 통해 추출된 평가항목을 디스플레이하고, 각 평가항목에 따른 상품평을 크게 긍정평과 부정평으로 나누어 디스플레이한다. 이 때, 상기 각 평가항목별 긍정평과 부정평에 있어서, 각 평가항목별 사용자 만족도를 그래프 형태로 디스플레이한다. 이 때, 사용되는 그래프는 도 4를 통해 나타난 것처럼, 백분율에 따른 막대그래프로 표현될 수 있으며, 이 밖에도 다른 응용그래프로도 표현될 수 있다. As shown in FIG. 4, the evaluation items extracted through the extraction method are displayed, and the product reviews according to each evaluation item are divided into the positive and negative reviews. At this time, in the positive and negative ratings for each evaluation item, the user satisfaction for each evaluation item is displayed in the form of a graph. In this case, the graph used may be represented by a bar graph according to a percentage, as shown in FIG. 4, and may be represented by other application graphs.
그러므로 사용자는 해당상품에 대해 평가기준이 되는 평가항목과 더불어 각 평가항목에 따른 상품평을 한 눈에 알아볼 수 있게 된다. Therefore, the user can recognize at a glance the evaluation items according to each evaluation item in addition to the evaluation items which are evaluation criteria for the corresponding product.
상품별 평가항목 추출시스템 및 추출방법을 제공하는 본 발명은, 사용자에게 정확한 상품 평가내용을 제공할 뿐만 아니라, 해당상품에 따른 평가내용의 검색시간을 단축시킬 수 있다는 장점이 있다. The present invention, which provides an evaluation item extraction system and an extraction method for each product, has the advantage of not only providing accurate product evaluation contents to a user, but also shortening a search time of evaluation contents according to a corresponding product.
이상 본 발명에 의한 상품별 평가항목 추출시스템 및 추출방법에 대하여 설명하였다. 이러한 본 발명의 기술적 구성은 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자가 본 발명의 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. As described above, the evaluation item extraction system and extraction method for each product according to the present invention have been described. Such a technical configuration of the present invention will be understood by those skilled in the art that the present invention can be implemented in other specific forms without changing the technical spirit or essential features of the present invention.
그러므로 이상에서 기술한 실시예는 모든 면에서 예시적인 것이며, 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해되어야하고, 본 발명의 범위는 전술한 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다. Therefore, the above-described embodiments are to be understood in all respects as illustrative and not restrictive, and the scope of the present invention is indicated by the following claims rather than the foregoing description, and the meanings of the claims and All changes or modifications derived from the scope and the equivalent concept should be construed as being included in the scope of the present invention.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 상품별 평가항목 추출시스템에 관한 블록도이고, 1 is a block diagram of a product evaluation item extraction system according to an embodiment of the present invention,
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 상품별 평가항목 추출방법에 관한 흐름도이고, 2 is a flowchart illustrating a method of extracting a valuation item for each product according to an embodiment of the present invention.
도 3은 도 2의 일실시예에 따른 상품별 평가항목 추출방법에 관한 순서도이고, 3 is a flowchart illustrating a method of extracting evaluation items for respective products according to an exemplary embodiment of FIG. 2.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 상품별 평가항목 추출시스템에 따른 상품평 출력화면을 나타낸 도면이다.4 is a view showing a review output screen according to the product-specific evaluation item extraction system according to an embodiment of the present invention.
***도면의 주요부분에 대한 부호의 설명****** Explanation of symbols for main parts of drawing ***
100: 클라이언트 200: 네트워크100: Client 200: Network
300: 운영서버 320: 평가내용수집부300: operation server 320: evaluation content collection unit
340: 후보명사추출부 342: 보정부340: candidate noun extraction unit 342: correction unit
360: 평가항목추출부 362: 제1검색부360: evaluation item extraction unit 362: first search unit
364: 제2검색부 366: 제3검색부364: second search unit 366: third search unit
368: 연산부 380: 상품평 출력부368: calculation unit 380: product review output unit
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Cited By (2)
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KR101319413B1 (en) * | 2012-01-10 | 2013-10-17 | 한국과학기술연구원 | Summary Information Generating System and Method for Review of Product and Service |
KR20160091082A (en) * | 2015-01-23 | 2016-08-02 | 주식회사 포워드벤처스 | System and method for providing shopping service |
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KR20020043056A (en) * | 2000-12-01 | 2002-06-08 | 주식회사 마이젠트코리아 | System of purchasing goods using a internet and method thereof |
KR20040013298A (en) * | 2002-08-05 | 2004-02-14 | 박승용 | Method for controlling a information of a products evaluation based on the on-line network |
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101319413B1 (en) * | 2012-01-10 | 2013-10-17 | 한국과학기술연구원 | Summary Information Generating System and Method for Review of Product and Service |
KR20160091082A (en) * | 2015-01-23 | 2016-08-02 | 주식회사 포워드벤처스 | System and method for providing shopping service |
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