오피니언 마이닝이란?

1. 오피니언 마이닝이란?

오피니언 마이닝(Opinion Mining)은 텍스트로 된 자료에서 사용자의 의견이나 감성 등을 추출하고 분석하는 기술을 말합니다. 이는 텍스트 마이닝과 밀접한 관련이 있으며, 자연어 처리, 머신러닝, 통계학 등 다양한 분야의 기술과 지식을 활용하여 감성 분석, 문서 군집화, 토픽 모델링 등의 분석을 수행합니다.

 

 

2. 오피니언 마이닝의 사용처

 

오피니언 마이닝은 다양한 분야에서 활용됩니다. 예를 들어, 소셜 미디어에서의 상품 리뷰 분석, 블로그나 포털 사이트에서의 글쓰기 분석, 뉴스나 보고서에서의 기업의 평판 분석 등이 있습니다. 또한, 정치, 문화 등의 사회 현상을 분석하는데에도 활용됩니다.

 

 

3. 오피니언 마이닝의 수행과정 예시

 

오피니언 마이닝의 수행 과정은 크게 데이터 수집, 전처리, 분석, 시각화로 나눌 수 있습니다. 예를 들어, 특정 상품에 대한 소셜 미디어 상의 리뷰를 수집하고, 텍스트를 정제하여 감성 단어를 추출한 후, 감성 분석 알고리즘을 적용하여 긍정, 부정, 중립의 감성 점수를 계산하고, 시각화 도구를 사용하여 결과를 시각화하는 과정을 거칩니다.

 

 

4. 오피니언 마이닝에 필요한 기반지식과 커리큘럼

오피니언 마이닝을 수행하기 위해서는 자연어 처리, 머신러닝, 통계학 등의 기술과 지식이 필요합니다. 따라서, 컴퓨터 과학, 통계학, 수학 등과 같은 분야에서의 교육이 필요합니다. 이러한 지식을 바탕으로 오피니언 마이닝에 대한 교육 과정은 데이터 수집, 텍스트 전처리, 감성 분석, 토픽 모델링, 문서 군집화 등의 주요 기법에 대한 이해와 실습을 포함합니다. 또한, 파이썬과 같은 프로그래밍 언어나 오픈소스 라이브러리인 NLTK, Scikit-learn 등의 사용법을 익히는 것이 중요합니다. 이러한 교육을 통해 오피니언 마이닝 분야에서 필요한 지식과 기술을 습득할 수 있습니다.