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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2012.12
- 수록면
- 471 - 478 (8page)
이용수
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문서를 대상으로 한 다양한 감정 분류 연구가 진행되어 왔으며, 최근에는 트윗 감정 분류에 그대로 적용되고 있다. 그러나 이러한 연구들은 트윗의 구조, 이모티콘, 철자 오류 그리고 신조어와 같은 트윗의 특징을 고려하지 않아 좋은 성능을 보이지 못하고 있다. 본 논문에서는 기계학습을 기반으로 다양한 자질을(이모티콘 극성, 리트윗 극성, 사용자 극성, 대체 어휘)사용하여 실험하여 트윗 감정 분류 성능의 영향을 확인하였다. 기계 학습기 SVM(Support Vector Machine) 기반의 감정 분류 실험으로 이모티콘 극성 자질과 사용자 극성 자질이 트윗 감정 분류 모델의 성능 향상에 기여를 하는 것을 알 수 있었다. 이와 비교하여 리트윗 극성과 대체 어휘 자질은 트윗 감정 분류 모델에 큰 영향이 없는 것을 알 수 있었다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 감정 분류 시스템
Ⅳ. 실험 데이터 및 실험 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 연구
참고문헌
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - L. Barbosa / 2010 / Robust sentiment detection on Twitter from biased and noisy data / Proceedings of the 23rd International Confere-nce on Computational Linguistics : 36 ~ 44
2. [인터넷자원] - / / http://www.bloter.net/archives/74190
6. [학술대회논문] - H. Cui / 2006 / Comparative Expe- riments on Sentiment Classification for Online Product Reviews / Proceedings of the 21st National Conference on Artificial Intelligence 2 : 1265 ~ 1270
7. [학술대회논문] - L. Jiang / 2011 / Target-dependent Twitter Sentiment Classification / Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics : 151 ~ 160
8. [학술대회논문] - W. Wu / 2010 / Automatic Generation of Personalized Annotation Tags for Twitter Users / Proceedings of Human Language Technologies : 689 ~ 692
2. [인터넷자원] - / / http://www.bloter.net/archives/74190
6. [학술대회논문] - H. Cui / 2006 / Comparative Expe- riments on Sentiment Classification for Online Product Reviews / Proceedings of the 21st National Conference on Artificial Intelligence 2 : 1265 ~ 1270
7. [학술대회논문] - L. Jiang / 2011 / Target-dependent Twitter Sentiment Classification / Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics : 151 ~ 160
8. [학술대회논문] - W. Wu / 2010 / Automatic Generation of Personalized Annotation Tags for Twitter Users / Proceedings of Human Language Technologies : 689 ~ 692
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