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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이강복 (숭실대학교) 백종범 (숭실대학교) 이수원 (숭실대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제20권 제3호
발행연도
2014.3
수록면
159 - 164 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2014

SNS에서 단어 간 유사도 기반 단어의 쾌-불쾌 지수 추정
이강복 ,  백종범 ,  이수원 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 2014.03 학술저널
연관단어 벡터 기반 감성 단어 유사도를 이용한 단어의 쾌-불쾌 지수 추정
이강복 컴퓨터학과(일원) 2014.01 학위논문

초록· 키워드

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감성 분석은 자연언어 처리 기술 및 텍스트마이닝 기술을 활용하여 텍스트 데이터로부터 주관적 정보를 인식 및 추출하는 기술로서, 분석하고자 하는 문서에 포함된 감성단어의 감성 지수를 이용하여 수행된다. 대다수의 감성 분석 연구에서는 감성단어를 긍정-부정의 두 가지로 분류하는 연구를 수행하였고, 최근에는 기쁨, 슬픔, 화남과 같이 다양한 감성으로 분류하는 연구들 역시 활발히 진행 중이다. 만약 감성 정도를 정량적으로 나타낼 수 있다면 보다 정밀한 감성 분석을 수행할 수 있겠지만, 단어의 감성 정도를 정량화하는 연구는 찾기 힘들다. 따라서 본 논문에서는 단어 간 유사도를 기반으로 신규 단어의 쾌-불쾌 지수를 추정하는 방법론을 제안한다. 제안 시스템은 전처리, 자질어 선택, 동시 출현 단어와의 연관성 계산, 단어 간 유사도 계산의 단계를 거쳐 최종적으로 쾌-불쾌 지수 자동 추정을 수행한다. 실험 결과 기존 방법들에 비해 좋은 성능을 보였다.
#감성 분석 #감성 사전 #단어 간 유사도 #쾌-불쾌 지수 추정 #sentiment analysis #sentiment word dictionary #words similarity #pleasure-displeasure index estimation

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법
4. 실험 및 결과
5. 결론
References

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
B. Liu / 2012 / Sentiment Analysis and Opinion Mining / Morgan&Claypool google schola 송종석 / 2011 / 상품평 극성 분류를 위한 특징별 서술어 긍정/부정 사전 자동 구축 / 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 38(3):157~168 dbpia M. Hu / 2004 / Mining and Summarizing Customer Reviews / Proc. of the 10th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining :168~177 google schola A. Tumasjan / 2010 / rediction Elections with Twitter: What 140 Characters Reveal about Political Sentiment / Proc. of the 4th International AAAI Conference on Weblogs and Social Media :179~185 google schola J. Bollen / 2011 / Twitter mood predicts the stock market / Journal of Computational Science :1~8 google schola

이 논문의 저자 정보

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