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정세민 (계명대학교) 이세영 (계명대학교) 안유나 (계명대학교) 김보경 (계명대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2021년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2021.11
수록면
651 - 654 (4page)

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다양한 매체와 플랫폼의 등장으로 영화관에 가지 않더라도 언제 어디서나 쉽게 영화를 접할 수 있다 따라서 영화 리뷰와 평점은 영화 선택에 큰 영향을 미친다 본 연구는 네이버 영화 포털에서 수집한 약 만 건의 영화 리뷰 데이터로 감성 분석을 수행하였다 먼저 평점을 기준으로 긍정과 부정 감성 라벨을 생성하였다 리뷰 텍스트는 한국어 형태소 분석기를 통해 문장 형태소 분석을 한 후 문서단어행렬을 생성하였다 데이터 셋은 명사 형용사 동사 부사 등의 다양한 조합을 기반으로 생성하였으며 각 데이터 셋에 머신 러닝 알고리즘을 적용하여 분류 모델을 생성하여 성과를 비교하였다 단일 품사 데이터 셋으로 감성 예측 모델을 구축한 경우 명사 형용사 동사 부사 등의 순서로 높은 정확도를 보이는 것으로 나타났고 두 개의 품사로 구성된 데이터 셋의 경우에는 명사와 형용사로 구성된 모델이 가장 좋은 성과를 나타냈다 마지막으로 세 개의 품사로 구성된 경우 명사 형용사 동사로 구성된 모델이 가장 좋은 성과를 나타냈다 본 연구는 영화 리뷰의 감성 예측에 있어 서로 품사를 기반으로 한 데이터 셋이 모델의 성과에 영향을 미칠 수 있다는 사실을 검증하였다는 측면에서 의미가 있다.
#Text mining #Sentimental Analysis #Logistic Regression #Bernoulli Navie Bayes #XGBoost #Movie review

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