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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.4
- 수록면
- 185 - 191 (7page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2018.28.2.185
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대부분의 감성 분석은 긍·부정 감성이 표지된 학습 데이터를 사용하여 분류기를 학습하는 감독 학습을 적용한다. 그러나 표지된 데이터를 얻는 것은 인간의 전문 지식과 경험이 필요하기 때문에 어렵고 시간과 비용이 많이 든다. 본 연구는 워드 임베딩과 반감독 학습을 이용한 감성 표지 방법을 제안한다. 워드 임베딩은 어휘의 의미와 관계를 표현하는 효율적인 방법이고, Self-training과 같은 간단한 반감독 학습은 증가하는 표지되지 않은 데이터의 분석에 용이한 방법이다. 실험을 통해 워드 임베딩 특징이 BOW(Bag-Of-Word) 특징 보다 더 정확한 표지를 생성하는 것을 보였다. 연구 결과 워드 임베딩 특징은 학습 데이터에서 표지된 데이터의 비중이 1% 이상인 경우 70% 이상의 정확한 감성 표지를 생성한다. 또한, 감성 표지 생성 정확도는 학습 데이터의 양이나 표지 데이터의 비율보다 표지된 데이터의 절대 건수에 더 영향을 받는 것을 실증했다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 워드 임베딩과 Self-training을 사용한 감성 표지 생성
4. 감성 표지 생성 실험 및 결과
5. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (25)
참고문헌 신청
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