Dimensional Sentiment Analysis of Korean Text using Data Balancing

전태희; 김창환

doi:10.5626/JOK.2021.48.7.790

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자료유형: 학술저널

저자정보: 전태희 (한국과학기술연구원) 김창환 (한국과학기술연구원)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.48 No.7

발행연도: 2021.7

수록면: 790 - 801 (12page)

DOI: 10.5626/JOK.2021.48.7.790

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텍스트 혹은 발화의 감정을 연속적인 수치로 회귀하는 차원적 감성 분석 연구는 데이터의 부족으로 인해 감정을 범주로 분류하는 범주적 감성 분석 연구에 비해 많은 연구가 이루어지지 못하였다. 최근 한국정보화진흥원의 AI Hub를 통해 공개된 ‘멀티모달 영상 데이터’는 한국어의 차원적 감성 분석 연구에 활용할 수 있는 공공 데이터이다. 본 연구에서는 자연어 처리에서 전형적으로 쓰여 온 딥 러닝 모델인 중 하나인 CNN을 이용해 한국어의 차원적 감성 분석을 시도하였다. 또한 데이터의 분포를 균형적으로 조정함으로써 모델의 성능이 향상되는지 검증하였다. 실험 결과 모델들은 기존의 영어 연구와 비슷한 성능을 보여 한국어 텍스트의 차원적 감성 분석 연구에서 ‘멀티모달 영상 데이터’가 효용성을 지님을 알 수 있었다. 또한 데이터를 균형화함으로써 더 적은 학습 데이터를 이용해 학습한 모델이 더 좋은 성능을 보일 수 있음을 확인하였다.

#차원적 감성 분석 #감정 회귀 #한국어 텍스트 #데이터 분포 #데이터 균형화 #dimensional sentiment analysis #emotion regression #Korean text #data distribution #data balancing

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S. M. Mohammad, "Sentiment analysis: Detecting valence, emotions, and other affectual states from text," Emotion measurement, pp. 201-237, Woodhead Publishing, Oxford, 2016.

B. Pang, L. Lee, and S. Vaithyanathan, "Thumbs up? Sentiment classification using machine learning techniques," arXiv preprint cs/0205070, May, 2002. P. D. Turney, "Thumbs up or thumbs down? Semantic orientation applied to unsupervised classification of reviews," arXiv preprint cs/0212032, Dec. 2002. M. Hagenau, M. Liebmann, and D. Neumann, "Automated news reading: Stock price prediction based on financial news using context-capturing features," Decision Support Systems, Vol. 55, No. 3, pp. 685-697, Jun. 2013.

T. H. Nguyen, K. Shirai, and J. Velcin, "Sentiment analysis on social media for stock movement prediction," Expert Systems with Applications, Vol. 42, No. 24, pp. 9603-9611, Dec. 2015.

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