자연어처리 연구는 대부분 언어 데이터의 의미를 파악하고자 한다. 긴 글을 자동으로 요약하거나, 엄청난 크기의 댓글 데이터의 경향성을 파악하거나 등등. 근데 난 같은 내용을 어떻게 다르게 표현했느냐가 더 궁금하다. 같은 내용이라도 더 성공적인 문구는 어떻게 표현했길래 성공적일까? 카피라이터와 일반인 글의 차이점은 무엇일까?를 알고 싶다. 그래서 텀블벅 프로젝트 이름의 문장구조를 분석하기로 했다. 언젠가는 광고 카피도 분석해보고 싶지만, 텀블벅을 선택한 이유는! 1) 펀딩 성공/실패라는 명확한 결과가 있다 2) 광고에서 언어가 차지하는 비중이 비교적 크다 이제 텀블벅 사이트에 가서 크롤링을 해야 한다. 본격적으로 코드를 짜기 전에 구글링을 해봤다. "tumblbug crawling" 그래야 이미 누군가 짜놓..