농식품 SNS 데이터 감성분석을 위한 TF-IDF 가중치 기반 분류자 생성

Q: 이 논문에서 정의한 TF-IDF 가중치란 무엇인가?

TF-IDF 가중치는 텍스트 마이닝에서 주로 사용하는 가중치로, 특정 단어의 문서 내 출현 빈도를 나타내는 TF와 전체 코퍼스에서 특정 단어를 포함하는 문서 수의 역수에 해당하는 IDF를 결합한 값이다. 이는 각 SNS 데이터를 고차원 공간상의 벡터로 나타내는 데 활용된다.

Q: TF-IDF 가중치를 이용한 감성분석 분류자 생성 방법은 무엇인가?

연구 결과, TF-IDF 가중치를 응용하여 농식품 관련 SNS 데이터를 긍정 TF-IDF와 부정 TF-IDF의 2차원 공간으로 사상한다. 이후 긍부정 TF-IDF 가중치의 차이를 기준으로 정렬하고, 사용자 입력 파라미터 ρ를 통해 중립 범위를 조절하여 SVM 분류자를 구축함으로써 감성분석을 수행한다.

김정훈; 르하그바도르츠 바툴가; 나스리디노프 아지즈

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저자정보: 김정훈 (충북대학교) 르하그바도르츠 바툴가 (충북대학교) 나스리디노프 아지즈 (충북대학교)

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SNS는 효과적인 의사소통 도구 중 하나로 우리의 삶에 큰 변화를 가져왔다. 최근 SNS 사용자의 수는 약 30억 명으로 개개인의 의견과 관심사, 선호도에 대한 빅데이터를 생성하고 있다. 이러한 SNS 데이터는 정치, 여론, 경제, 서비스, 제품에 대한 오피니언 마이닝 및 감성 분석을 위한 데이터 원천으로 사용되며, 다양한 분야에서 이와 관련된 연구를 진행하여 분석 애플리케이션을 개발하고 있는 실정이다. 특히, SNS에 의해 생성된 여론의 규모와 확산속도에 따른 상품의 수요 및 가격의 등락은 여전히 주목받는 ... 전체 초록 보기

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