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2 posts![[인공지능 상권분석 8주차 과제 2편] 네이버·구글 리뷰 감성/SERVQUAL 분석](https://img.zoomtrend.com/2024/05/12/f1be2e8d-b67c-5088-8996-b6592e2a6b9f.png)
[인공지능 상권분석 8주차 과제 2편] 네이버·구글 리뷰 감성/SERVQUAL 분석
#인공지능상권분석전문가과정 #8주차과제 안녕하세요. 인공지능상권분석전문가과정 김영갑교수입니다. [인공지능 상권분석 8주차 과제 2편] 네이버·구글 리뷰 감성/SERVQUAL 분석으로 상권내 외식업 긍정 및 부정 요소 찾아서 내 점포에 활용하기 프롬프트 예시 당신은 서비스품질(SERVQUAL) 전문가입니다. ① 상권명·카테고리를 기준으로 네이버·구글 리뷰 상위 100개를 자동 수집하기. ② 리뷰를 형태소 분석해 SERVQUAL 5차원(신뢰·응답·확실·공감·유형성)별로 긍·부정 키워드 Top 5를 뽑기. ③ 부정 Top 3 → 원인 가설 → 해결책(1줄) + 우선순위(High/Medium/Low)를 제안하기. ④ 긍정 Top 3는 우리 매장의 강점으로 요약하기 상권명:
텍스트마이닝과 감성분석의 차이점 실제 적용 사례와 비교해 알아보기
데이터가 넘쳐나는 시대, 단순 수집을 넘어 그 의미를 파악하고 전략적으로 활용하는 것이 중요해졌습니다. 특히 마케팅, 여론 조사, 사용자 리뷰 분석 등에서 '텍스트 분석'과 '감성분석'은 핵심 기술로 떠오르고 있습니다. 하지만 이 두 가지 개념은 자주 혼용되며 명확히 구분되지 않는 경우가 많죠. 이번 글에서는 텍스트마이닝과 감성분석의 차이점을 정리하고, 실제 적용 사례를 중심으로 그 활용 방법을 소개해보려 합니다. 텍스트마이닝이란? Text Mining은 말 그대로 비정형 텍스트 데이터를 정형화하고, 그 속에 숨겨진 유의미한 정보를 찾아내는 분석 기법입니다. 자연어처리를 기반으로 하며, 키워드 추출, 토픽.......
