리뷰 데이터 NER

출처 : https://n.news.naver.com/article/newspaper/009/0005135597?date=20230526

"달콤하고 신선하지만 포장이 아쉬워요"라는 과일 리뷰가 올라왔다고 가정하자. NER 기술은 리뷰 내용이 '맛·당도' '신선도' '포장·배송'에 해당한다고 분류한다. 이후 내용별로 긍정적 평가인지 부정적 지적인지까지 구분한다. 이렇게 쌓인 리뷰 데이터는 '당도 긍정평가 80%, 부정평가 20%' '상품의 전체적인 만족도 90%'와 같은 형태로 상품 담당자에게 즉각 전달된다.

SSG닷컴은 현재 식품 카테고리 전체에 이러한 리뷰 분석 시스템을 적용한다. 세부적으로는 '맛' '가격' '신선도·변질' '포장·배송' '이물' '당도(과일)' '부위 만족도(정육)' 등 총 7가지의 품질 평가 기준을 설정하고 있다.

빅데이터로 학습을 거친 AI는 "오렌지를 먹은지 얼마나 오랜지" "너구리가 신라면보다 맛있어요"와 같은 문구도 판별해낸다. '오렌지'와 '오랜지'가 다른 의미라는 점, '너구리'가 동물이 아닌 라면 제품이라는 점을 분간해 오류 가능성을 줄였다.