한국어 감성 사전의 현황, 한계 그리고 발전 방향: 딥러닝 기반 감성 분석과의 비교

Q: 이 논문에서 정의한 감성 분석이란 무엇인가?

감성 분석은 텍스트에서 감정을 자동으로 분석하는 기술로, 자연어 처리(NLP) 분야에서 중요한 역할을 수행한다. 이는 단어별 감성 정보를 제공하는 감성 사전을 활용하여 텍스트의 감정을 해석하며, 소셜 미디어, 고객 리뷰 등 다양한 분야에서 사람들의 감정을 파악하는 데 활용된다.

Q: 한국어 감성 사전 기반 분석과 딥러닝 기반 감성 분석의 성능과 활용 측면 차이는 무엇인가?

연구 결과, 감성 사전 기반 분석은 규칙 기반으로 해석이 용이하고 처리 속도가 빠르지만 문맥 반영이 어려웠다. 반면, 딥러닝 기반 LSTM 모델은 문맥을 고려한 감성 분석에서 더 높은 정확도(84.9%)를 보였으나, 학습 데이터 편향에 따라 결과가 달라질 수 있는 한계가 있었다.

최민혁; 김민호

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 최민혁 (국립한국해양대학교) 김민호 (국립한국해양대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2025 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2025.7

수록면: 500 - 502 (3page)

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감성 분석(Sentiment Analysis)은 텍스트에서 감정을 자동으로 분석하는 기술로, 자연어 처리(NLP)에서 중요한 역할을 한다. 감성 분석을 위해서는 감성 사전(Sentiment lexicon)이 필요하며, 감성 사전은 단어별로 감성 정보를 제공하여 텍스트의 감정을 해석하는 데 도움을 준다. 국외에서는 NRC-VAD(Valence, Arousal, Dominance Lexicon), NRC-Emotion Lexicon 같은 대규모 감성 사전이 연구되어 있고, 국내에서는 KOSAC(Korean Sentiment Analysis Corpus), 군산대학교(Kunsan National University = KNU) 감성 사전, 오픈 한글 등이 개발되었다. 하지만 한국어 감성 사전은 단어 수가 제한적이거나 최신 언어 변화를 반영하지 못하는 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 한국어 감성 사전의 ... 전체 초록 보기

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