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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
윤정우 (한국외국어대학교 대학원) 남지순 (한국외국어대학교)
저널정보
한국현대언어학회 언어연구 언어연구 제37권 제3호
발행연도
2021.11
수록면
335 - 358 (26page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

증권 기사의 자질 기반 감성 분석을 위한 주석 데이터 구축 연구
윤정우 2023.01 학위논문

2021

자질기반 감성분석 모델 학습을 위한 주석데이터셋 FeSAD 구축 방법론
윤정우 ,  남지순 언어연구 2021.11 학술저널

초록· 키워드

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This study introduces the process of constructing FeSAD (Feature-Sentiment-Annotated Dataset) based on the Semi-automatic Propagation methodology (SSP), which aims for Korean FbSA (Feature-based Sentiment Analysis). FeSAD was constructed by a 2-step annotation process: the SSP methodology is applied at the first step, and then human annotators revise the annotated results. The linguistic resources for SSP consist of the LGG (Local Grammar Graph) patterns and the DECO (Dictionnaire Electronique du COreen) Korean machine-readable dictionaries. In this study, we evaluated the performance of the SSP-based approach with Cosmetics and Food domain texts. The result shows 0.93 and 0.90 F1-score for each domain, which reveals that the SSP-based approach could reduce the amount of the human annotators' task under 10%.
#자질기반 감성분석 #자질-감성주석 데이터셋 #반자동 언어데이터 증강 #LGG 패턴 문법 #DECO 전자사전 #Feature-Based Sentiment Analysis #Feature-Sentiment-Annotated Dataset #Semi-automatic Symbolic Propagation #Local Grammar Graph #DECO dictionary

목차

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참고문헌 (30)

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김문형 / 2013 / KOSAC (Korean Sentiment Analysis Corpus): 한국어 감정 및 의견분석 코퍼스 / 한국정보과학회 학술발표논문집 :650~652 dbpia 남지순 / 2012 / 오피니언 극성을 전환하는 한국어 부정표현 자동 인식을 위한 연구 / 언어와언어학 (57):61~94 google schola 남지순 / 2018 / 코퍼스 분석을 위한 한국어 전자사전 구축 방법론 / 도서출판 역락 google schola 남지순 / 2021 / 자질기반 감성분석(FbSA) 모델의 인공지능 학습을 위한 지식베이스ㆍ패턴문법 기반 반자동 학습데이터 증강(SSP) 방법 및 장치 / DICORA-TR-2021-10. 한국외대 디코라연구센터 google schola 박상민 / 2018 / Bi-LSTM 기반의 한국어 감성사전 구축 방안 / 지능정보연구 24(4):219~240 google schola

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