2. 감성·토픽 분석 에이전트 (Sentiment & Topic AI Agent)

다차원 감성 분석 및 하이브리드 토픽 모델링 기반 시계열 트렌드 탐지 파이프라인

분석 대상 (Input)

  • 의미 데이터: 이전 단계에서 추출된 Claim 및 Entity
  • 원문 텍스트: 정제된 게시물, 기사, 리뷰 본문
  • 참조 지표: 도메인 특화 초기 감성사전
Sentiment & Topic Core Logic
Step 1
LLM 다차원 감성 분석
  • LLM 및 Transformer 기반으로 단순 키워드가 아닌 '문맥과 의미' 중심의 심층 감성 분석 수행
  • 단순 긍/부정을 넘어 -10(극부정) ~ +10(극긍정) 범위의 세분화된 다차원 감성지수 산출
[분석 예시] 리뷰: "성능은 미쳤는데 가격이 너무 창렬임"
결과: [성능: +8 (긍정)], [가격: -9 (극부정)] 복합 스코어링
Step 2
Hybrid 토픽 모델링
  • LDA(잠재 디리클레 할당)와 Semantic Embedding을 결합한 하이브리드(Hybrid) 구조 적용
  • 방대한 비정형 데이터 속에서 문맥 기반으로 숨겨진 핵심 의제와 연관 토픽들을 자동 군집화
[클러스터링 예시] 수만 건의 리뷰 의미망 분석
결과: 'A제품 초기 발열 이슈'라는 메가 토픽 클러스터 도출
Step 3
시계열 추적 및 사전 업데이트
  • 시계열 기반으로 토픽 점유율 변화를 추적하여 급부상하는 새로운 여론 트렌드 탐지
  • 도메인 특화 감성사전의 가중치를 동적으로 업데이트하여 신조어나 변형 표현에 즉각 적응
[추적 및 학습 예시] 트렌드: 특정 은어 사용량 급증
결과: 해당 은어를 부정(-7) 가중치로 사전에 동적 반영 및 Alert
극부정 / 위험 토픽 (Alert)
  • 감성지수 급락 및 부정 토픽 확산
  • 확산·이상 탐지 에이전트로 전송하여 위험도 정량화
일반 / 긍정 트렌드 (Normal)
  • 안정적 토픽 및 우호적 감성
  • 대시보드 통계 적재 및 마케팅 인사이트 활용

표면적 단어가 아닌 '진짜 뉘앙스' 파악

전통적인 형태소 매칭 방식의 한계를 벗어나, Transformer와 LLM이 문장의 전후 맥락을 파악하므로 반어법이나 비꼬는 표현까지 정확하게 다차원 지수로 분류하여 데이터 신뢰도를 극대화합니다.

막연한 여론의 정량적 시각화 및 구조화

복잡하게 얽혀있는 소비자의 목소리를 Hybrid Topic Modeling을 통해 구체적인 의제 단위로 묶어내고 점유율을 계산하여, 경영진이 시장의 진짜 관심사를 한눈에 파악할 수 있게 합니다.

트렌드 변화에 뒤처지지 않는 진화형 시스템

시계열 추적을 통해 여론의 흐름을 실시간으로 감지하고, 새롭게 등장하는 신조어나 밈(Meme)의 가중치를 사전에 동적으로 업데이트하여 항상 최신의 분석 상태를 유지합니다.