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데이터 코딩 및 표준화부에 의해, 분석 대상에 대한 데이터 수집과정을 통해 도출된 키워드를 명사와 형용사로 구분하여 데이터를 코딩 및 표준화하는 단계;요인 분석부에 의해, 상기 구분된 명사에 대해서 상관관계가 높은 변수들을 묶어 독립 변수들을 도출하는 요인 분석 단계; 및감성정보 추출 모형 검증부에 의해, 상기 독립 변수들에 대해서 이분형로직스틱 모형 검증, 의사결정나무 모형 검증, 및 구조 경로 모형 검증 중 적어도 하나를 수행하는 감성정보 추출 모형 검증 단계를 포함하고,상기 데이터 코딩 및 표준화 단계는,상기 데이터 코딩 및 표준화부에 의해, 상기 형용사를 대상으로 긍정어 및 부정어로 구분하는 단계를 포함하고,상기 구조 경로 모형 검증은,상기 감성정보 추출 모형 검증부에 의해, 상기 독립변수들 중 제1 독립 변수의 다른 독립 변수들에 대한 매개효과를 측정하는 단계를 포함하고,상기 제1 독립 변수는 상기 의사결정나무 모형 검증을 통한 분석에서 종속 변수에 가장 영향력인 높은 요인인 감성정보 분석 방법
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제1항에 있어서,상기 의사결정나무 모형 검증은,상기 감성정보 추출 모형 검증부에 의해, 의사결정나무 형성을 위한 분석 알고리즘을 통해 모형의 예측률을 검증하고, 예측력이 가장 높은 모형을 선택하는 단계를 포함하는 감성정보 분석 방법
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제4항에 있어서,분석 결과 도출부에 의해, 상기 선택된 모형에 따라 상기 독립변수들 중 제1 독립변수를 투입하여 종속변수의 빈도를 산출하고, 상기 제1 독립변수에 이어서, 제2 및 제3 독립변수를 투입하여 종속변수의 빈도를 산출하는 단계를 더 포함하는 감성정보 분석 방법
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제5항에 있어서,상기 제1 독립변수는 종속변수에 가장 영향력이 높은 요인으로 설정하는 감성정보 분석 방법
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데이터 코딩 및 표준화부에 의해, 분석 대상에 대한 데이터 수집과정을 통해 도출된 키워드를 명사와 형용사로 구분하여 데이터를 코딩 및 표준화하는 단계;요인 분석부에 의해, 상기 구분된 명사에 대해서 상관관계가 높은 변수들을 묶어 독립 변수들을 도출하는 요인 분석 단계; 및감성정보 추출 모형 검증부에 의해, 상기 독립 변수들에 대해서 이분형로직스틱 모형 검증, 의사결정나무 모형 검증, 및 구조 경로 모형 검증 중 적어도 하나를 수행하는 감성정보 추출 모형 검증 단계를 포함하고,상기 데이터 코딩 및 표준화 단계는,상기 데이터 코딩 및 표준화부에 의해, 상기 형용사를 대상으로 긍정어 및 부정어로 구분하는 단계를 포함하고,상기 요인 분석 단계는,상기 요인 분석부에 의해, 상기 데이터들 간의 상관계수를 계산해 요인들을 추출하고, 상기 요인들 각각에 대한 요인 회전을 통한 요인 부하량을 산출하며, 산출된 요인 부하량들에 기초하여 제1 요인들을 도출하는 단계를 포함하는 감성정보 분석 방법
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제10항에 있어서,상기 요인 분석 단계는,상기 요인 분석부에 의해, 상기 제1 요인들을 바탕으로 잠재변수와 관측변수 간의 관계 및 잠재변수 간의 관계를 검증하는 단계를 더 포함하는 감성정보 분석 방법
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