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[학술저널]

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김진옥(이화여자대학교) 이선숙(이화여자대학교) 용환승(이화여자대학교)

이 논문을 2019-08-06 에 이용했습니다.

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초록

오피니언 마이닝은 기존의 데이터 마이닝 기술을 활용하여 웹상에 게재된 블로그, 상품평등에 나타난 저자의 의견을 추출하는 분야로써 텍스트의 주제를 판단하는 것이 아닌 주제에 대한 저자의 태도를 판단하는 기술이다. 오피니언 마이닝은 텍스트의 주관성 분석, 극성 분석, 극성의 정도 분석으로 크게 세 가지로 나뉘어 연구되어 왔다. 본 연구에서는 텍스트에 대한 극성 분석에 초점을 맞추어 한글 텍스트에 나타난 저자의 의견 및 태도가 긍정, 중립, 또는 부정인지를 판단하는 알고리즘을 제안한다. 그리고 텍스트의 극성을 분류하기 위해서 긍정, 중립, 부정 훈련데이터 각각에 대하여 빈번하게 나타난 어절을 이용 하여 빈도수 기반으로 점수가 부여된 긍정, 중립, 부정 패턴을 추출하는 방안을 제안한다. 이러한 알고리즘을 이용하여 웹상에 존재하는 방대한 양의 한글 텍스트에 나타난 저자의 의견을 쉽게 추출하여 결과를 볼 수 있으며, 이 기술을 기반으로 많은 잠재적 어플리케이션을 개발할 수 있다.

A system that could automatically classify opinions and emotions from text would be an enormous value. We provide an algorithm that automatically classifies opinions written in Korean to positive, neutral, and negative. In order to categorize opinions, the algorithm extracts patterns which consist of three types-positive, neutral, and negative based on the frequency. These patterns incorporate frequency score that is calculated based on trained data collection. This research suggests the classification method that can use no corpus and template.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 한글 텍스트의 오피니언 분류 자동화 기법
4. 실험 결과 및 분석
5. 결론 및 향후 연구
참고문헌

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