Abstract

As a number of product information is increasing in online markets, customers can purchase products with no spatial and time problems. However, in case of an online market, since customers can't see products directly, others' reviews make a big influence to customers. Meanwhile, it is a burden to read all reviews about some products. Therefore, we need to provide refined information to customers as summarizing whole product reviews. In this paper, we explain about the product review summarization system which can provide to customers as show evaluation scores of product features. Natural Language Processing skills and computational statistics are utilized for summarization. Customers can get chances to buy a feasible product that he wants to get through this system. Moreover, Enterprises can find out the needs of customers deeply.

온라인 마켓에 수많은 상품정보가 공개됨에 따라, 소비자들은 장소나 시간에 구애 받지 않고 자신이 원하는 상품을 구매할 수 있게 되었다. 하지만, 온라인 마켓의 경우 소비자들이 직접 상품을 살펴볼 수 없기 때문에, 다른 사람의 상품리뷰가 구매 의사결정에 많은 영향을 미친다. 한편, 많은 수의 리뷰를 모두 살펴보는 것은 구매자에게 부담으로 느껴진다. 이에 따라 많은 양의 상품리뷰를 분석하여 소비자에게 정제된 정보를 제공할 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 자연어처리 및 통계적 분석을 활용하여 상품의 특징을 추출하고, 각 특징별 평가점수를 소비자에게 제공하여 상품의 장단점을 보다 쉽고 정확하게 알 수 있도록 하는 상품평가 시스템의 설계 및 구현에 대하여 다루었다. 상품특징별 평가를 소비자에게 제공함으로써, 소비자는 자신의 취향에 맞는 상품을 선택할 수 있는 기회를 얻을 수 있으며, 기업은 소비자의 상품에 대한 선호정보를 보다 구체적으로 파악할 수 있을 것으로 기대된다.

Keywords