- Clustering Universities with their Provided Majors: 각 해외 교환 대학 별 학과 분포 분석 및 군집화
- Analyzing Sentiments for Universities: 각 해외 교환 대학 별 만족도 예측
- Extracting Keywords from Reviews of Universities: 각 해외 교환 대학 별 키워드 추출
- Summarizing Reviews for Universities: 각 해외 교환 대학 별 후기 요약
예시1: Kristianstad University의 교환 후기 제목들과 이에 대한 BERT Labeling. 1이 긍정, 0이 부정 혹은 중립
예시2: The University of Hong Kong의 교환 후기 제목들과 이에 대한 BERT Labeling. 1이 긍정, 0이 부정 혹은 중립
- Collected using collect_reviews.ipynb
- 2020년 8월 기준 총 11200여 건의 리뷰데이터들을 모아놓음. 연세대 학생들은 해외 교환 대학에서 복귀한 직후 의무적으로 후기를 작성해왔음. 각 해외 파견 대학들의 연세대 학생 리뷰 텍스트 데이터를 정리함.
연세대에서 갈 수 있는 해외 교환 대학들을 정리함. 하단은 각 column 별 설명.
- 대학코드: 연세대 국제처가 대학들을 분류하는 코드
- 국가: 해당 교환대학의 소속 국가.
- 대학명: 대학의 정식 명칭.
- 파견구분: 교환학생 프로그램 종류를 의미함.
- 협정형태: 교환학생 프로그램 종류의 상위 카테고리.
- NUM_VISITS: 해당 대학에 교환학생이 몇 명이 갔다왔는지를 의미함. 후기 숫자.
- BERT_SUM: NSMC로 학습한 BERT 모델이 긍/부정 레이블한 숫자(0,1의 integer)들의 합
- RNN_SUM: NSMC로 학습한 RNN 모델이 긍/부정 레이블한 숫자(0에서 1사이의 float)들의 합
- href: 해당 대학 리뷰들이 위치한 웹사이트 쿼리. root url은 oia.yonsei.ac.kr
각 대학 별로 학생들의 후기들의 제목을 정리한 데이터셋. 하단은 각 column 별 설명.
- 대학코드: 연세대 국제처가 대학들을 분류하는 코드
- 제목: 학생들이 작성한 리뷰의 제목
- 학과: 학생들의 연세대 소속 학과. 학생이 해외 교환대학에서 수료한 학과는 상이할 수 있음. 같은 학과라도 학생들이 표기하는 방법은 제각각(ex: UIC Economics / UD / UD Economics / UD 경제 / UD 경제학 등)
- 년도: 파견 년도
- BERT_SCORE: Labeled with BERT model trained with NSMC Corpus. 0과 1의 integer.
- RNN_SCORE: Labeled with RNN trained with NSMC Corpus. 0과 1 사이의 float.
- href: 해당 학생의 리뷰가 위치한 웹사이트 쿼리. root url은 oia.yonsei.ac.kr
학생들은 귀국 직후 아홉 가지 항목에서 질문을 받으며, 각 항목에 대한 학생들의 답변을 각 대학 별로 데이터를 모음. 질문에 대한 응답은 글자수 제한이 없어서 세세한 부분까지 자세하게 작성되어 있음. 종종 영어로도 작성된 후기들이 존재함. 하단은 각 column 별 설명.
- 대학코드: 연세대 국제처가 대학들을 분류하는 코드
- 대학명: 대학의 정식 명칭.
- 국가: 해당 교환대학의 소속 국가.
- gen_info: 교환대학의 크기, 지리적 위치, 기후 등
- env_info: 대학 주변 환경
- food_info: 거주 형태, 식사
- study_info: 수업, 도서관
- office_info: 국제교육부
- facil_info: 기타 학교에 관한 정보(부대시설, 동아리 등)
- mhct_info: Culture Shock
- help_info: 도움 받을 수 있는 곳(교내외)
- etc_info: 기타