- 2020년도 1학기 제 9회 세종대 창의경진설계대회
장려상수상 - 최종 발표 영상 Youtube 링크
| 이름 | 역할 |
|---|---|
| 심재경 | 📂 Crawling, Emotional Analysis |
| 김지수 | 📂 DB, Word Similarity Analysis |
| 신현욱 | 📄 Frontend, Word Similarity Analysis |
- "TMI Review"는 모바일 게임 어플리케이션 개발자들을 위한
모바일 게임 어플 리뷰 분석사이트입니다. - 개발자들은 유저들의 피드백을 통해 어플리케이션을 더 발전시켜나가곤 합니다. 이때, 유사도에 따른 분석 결과를 통해 접근하고자 하는 리뷰에 쉽게 접근할 수 있게 하여
빠른 피드백이 가능하도록 하는 것이 목표입니다. - Google Play Store 내의 게임 어플리케이션 리뷰에 대해 분석을 진행하였으며, 유사도에 따른 카테고리 분류와 리뷰의 감정 상태를 분석하였습니다.
단어 유사도에 따른 리뷰 분류는8개의 대분류카테고리로 나뉘어지고, 또 그 안에서5개의 소분류카테고리로 세분화하여 찾고자 하는 리뷰를 쉽게 찾을 수 있도록 하였습니다.- Train Data를 이용해 Word2Vec 모델을 적용시켰고, 이 후 Test Data로 단어 간 유사도에 따른 카테고리 분류가 이루어지는 것을 확인할 수 있었습니다.
- 또한, 유사도 분석과 더불어 리뷰의 긍정, 부정 상태에 대한
감정 분석을 진행하였습니다. - 딥러닝 모델을 학습하고 적용시켜 나온 결과를 총
4단계(부정, 약한 부정, 약한 긍정, 긍정)의 감정 상태로 리뷰들을 분석하였습니다. - 이와 같은 분석 결과를
시각화하기 위해 웹사이트에 Pie-Chart, Bar-Graph 등의 여러가지 차트를 사용하였고, 이를 통해 사용자가 해당 어플리케이션에 대한 분석 결과를 한 눈에 보기 쉽게하고자 하였습니다. - 자세한 내용은 이 곳의 문서들을 통해 확인하실 수 있습니다.
- 또한, 분석에 대한 코드는 여기, 웹사이트에 대한 내용은 여기에서 확인하실 수 있습니다.
| 상세 화면 |
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▲ 리뷰 상세보기 |
▲ 감정 분석 |
▲ 차트 시각화 |
