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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.1
- 수록면
- 123 - 168 (46page)
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This study aims to introduce DecoTex, a language resourcebased sentiment analysis platform, implemented for opinion mining of social media texts. DecoTex supports several functions such as the Twitter crawler, Preprocessing module, and Sentiment Analysis modules. The Sentiment Analysis modules consist of two parts: Supervised Machine Learning options requiring Sentiment- Annotated Corpora as training data and Lexicon-based algorithmic options based on Sentiment Lexica and Local Grammars. By illustrating a process of classifying positive/negative opinions on ‘China’ and ‘Japan’ in Twitter texts through DecoTex platform, this study emphasizes the importance of a computational platform for humanities researchers. We believe that it is crucial to free them from making efforts to learn programming skills for obtaining experimental results or evaluating their studies since they may focus on constructing linguistic resources that require an enormous amount of time, energy, and knowledge.
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Gross, M. / 1997 / Finite-State Language Processing / The MIT Press : 329 ~ 354
Gross, M. / 1999 / A bootstrap method for constructing local grammars / Proceedings of the Symposium on Contemporary Mathematics, University of Belgrad : 229 ~ 250
Gzyla, H. / 2015 / Application of the method of maximum entropy in the mean to classification problems / Physica A 437 : 101 ~ 108
Hu, M. / 2004 / Mining and summarizing customer reviews / Proceedings of ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining
Liu, B. / 2012 / Sentiment Analysis and Opinion Mining / Morgan & Claypool Publishers
Gross, M. / 1999 / A bootstrap method for constructing local grammars / Proceedings of the Symposium on Contemporary Mathematics, University of Belgrad : 229 ~ 250
Gzyla, H. / 2015 / Application of the method of maximum entropy in the mean to classification problems / Physica A 437 : 101 ~ 108
Hu, M. / 2004 / Mining and summarizing customer reviews / Proceedings of ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining
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