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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
남민지 (조선대학교) 이은지 (조선대학교) 신주현 (조선대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제18권 제11호
발행연도
2015.11
수록면
1,391 - 1,399 (9page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2015

인스타그램 해시태그를 이용한 사용자 감정 분류 방법
남민지 ,  이은지 ,  신주현 멀티미디어학회논문지 2015.11 학술저널
SNS 해시태그를 이용한 사용자 감정 분류 방법에 관한 연구
남민지 소프트웨어융합공 2015.01 학위논문

초록· 키워드

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In recent times, studies sentiment analysis are being actively conducted by implementing natural language processing technologies for analyzing subjective data such as opinions and attitudes of users expressed on the Web, blogs, and social networking services (SNSs). Conventionally, to classify the sentiments in texts, most studies determine positive/negative/neutral sentiments by assigning polarity values for sentiment vocabulary using sentiment lexicons. However, in this study, sentiments are classified based on Thayer’s model, which is psychologically defined, unlike the polarity classification used in opinion mining. In this paper, as a method for classifying the sentiments, sentiment categories are proposed by extracting sentiment keywords for major sentiments by using hashtags, which are essential elements of Instagram. By applying sentiment categories to user posts, sentiments can be determined through the similarity measurement between the sentiment adjective candidates and the sentiment keywords. The test results of the proposed method show that the average accuracy rate for all the sentiment categories was 90.7%, which indicates good performance. If a sentiment classification system with a large capacity is prepared using the proposed method, then it is expected that sentiment analysis in various fields will be possible, such as for determining social phenomena through SNS.
#Sentiment Classification #Sentiment Analysis #Hashtag

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 관련연구
3. 인스타그램 기반 사용자 감정 분류 방법
4. 실험결과 및 고찰
5. 결론
REFERENCE

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
[기타자료] - GlobalWebIndex / 2014 / GWI Social Summary google schola [학술지(정기간행물)] - B. S. Park / 2014 / Global SNS Present Condition and Implications / Korea Information Society, Development Institute, Information &Communications policy 26 (2) : 22 ~ 34 google schola [학술지(정기간행물)] - 남민지 / 2014 / 인스타그램 기반 이미지와 텍스트를 활용한 사용자 감정정보 측정 / 멀티미디어학회논문지 17 (9) : 1125 ~ 1133 dbpia [학술지(정기간행물)] - J. I. Kim / 2014 / Extracting User Interests on Facebook / International Journal of Distributed Sensor Networks 2014 : 1 ~ 5 google schola [학술지(정기간행물)] - 이철성 / 2013 / 한글 마이크로블로그 텍스트의 감정 분류 및 분석 / 정보과학회논문지 : 데이타베이스 40 (3) : 159 ~ 167 dbpia

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