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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.1
- 수록면
- 85 - 101 (17page)
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This study suggests an unsupervised method to find sentiment orienations of the words in Korean movie reviews. The orientations are represented as real values on a sentiment domain, which is derived from high-dimensional vector space for the movie reviews. To search for the dimension, the Pointwise Mutual Information is first used to select a set of words that are close to common modifiers; The phrases comprised of these words often form good/ bad associations (e.g., “good acting”, “terrible acting”). A neural language model (Word2Vec) is then used to calculate the point-wise similarity distances between the chosen words and, dimensionality reduction algorithms (e.g., PCA, MDS) are employed to find the axis of the sentiment orientations. Finally, the performance of our method is measured by unsupervised classification of the two movie reviews based on the orientation values. According to the results, the best accuracy achieves 66% and 76% for the two datasets.
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Baroni, M. / 2014 / Don’t count, predict! A systematic comparison of context-counting vs. context-predicting semantic vectors / the ACL (1)
Bengio, Y. / 2003 / A neural probabilistic language model / Journal of machine learning research 3 : 1137 ~ 1155
Bishop, C. / 2007 / Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics) / Springer
Collobert, R. / 2008 / A unified architecture for natural language processing: Deep neural networks with multitask learning / the Proceedings of the 25th international conference o
Deerwester, S. / 1990 / Indexing by latent semantic analysis / Journal of the American society for information science 41 (6) : 391 ~
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