문장 감정 강도를 반영한 개선된 자질 가중치 기법 기반의 문서 감정 분류 시스템

황재원; 고영중

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 황재원 고영중

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제36권 제6호

발행연도: 2009.6

수록면: 491 - 497 (7page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

본 논문은 한국어 문서감정 분류에서 각 문장의 감정 정도의 차이를 고려하여 자질의 가중치를 계산하는 방법을 제안한다. 감정자질은 어휘 자원으로서 감정을 가지는 단어들의 집합이며, 학습데이터를 이용하여 이 감정자질의 카이제곱 통계량 값(χ² statistic)을 얻을 수 있다. 이렇게 얻어진 카이제곱 통계량 값으로 문서에서 출현한 각 문장의 감정강도를 수치화 할 수 있다. 각 문장의 감정강도는 문서에서 가장 강한 감정을 가진 문장에 대한 비율로 계산되며, 이 값을 TF-IDF 가중치 기법에 적용하여 최종적인 자질의 가중치를 결정하게 된다. 그리고 일반적으로 문서 분류에서 뛰어난 성능을 보여주는 지지벡터기계(Support Vector Machine)를 사용하여 기계학습을 수행한 후 성능을 평가한다. 성능평가에서 제안된 기법은 문장감정의 강도를 고려하지 않은 내용어(Content Word) 기반의 자질을 사용한 경우보다 약 2.0%의 성능향상을 얻었다.

#감정 분류 #자질 가중치 #감정 자질 #감정 강도 #Sentiment Classification #Feature Weighting #Sentiment Feature #Sentiment Intensity

참고문헌 (22)

참고문헌 신청

1. [보고서] - M. Rimon / / Sentiment Classification: Linguistic and Non-Linguistic Issues

2. [학술대회논문] - B. Pang / 2002 / Thumbs up? Sentiment Classification Using Machine Learning Techniques / In Proceedings of the EMNLP : 79 ~ 86

3. [학술대회논문] - K. Dave / 2003 / Mining the Peanut Gallery: Opinion Extraction and Semantic Classification of Product Reviews / In Proceedings of the 12th WWW : 519 ~ 528

4. [학술대회논문] - L.W. Ku / 2005 / Major Topic Detection and Its Application to Opinion Summarization / In Proceedings of the ACM SIGIR : 627 ~ 628

5. [학술대회논문] - S.M. Kim / 2004 / Determining the Sentiment of Opinions / In Proceedings of the COLING conference : 1367 ~ 1373

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

황재원

소속기관 동아대학교

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학 복합학 > 뇌인지과학

논문수 11 이용수 5,004

고영중

소속기관 성균관대학교

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학 TOP 5% 복합학 > 뇌인지과학

논문수 75 이용수 16,215

이 논문과 함께 이용한 논문

상품평 극성 분류를 위한 특징별 서술어 긍정/부정 사전 자동 구축

송종석 , 이수원 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 2011 .03

추천키워드 및 기계학습을 이용한 문서 분류

김문현 , 구영현 , 유성준 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 2011 .01

사용자 영화평의 감정어휘 분석을 통한 영화검색시스템

오성호 , 강신재 한국산학기술학회 논문지 2013 .03

서비스 기반 소프트웨어 개발을 지원하는 4D 프로세스

박준석 , 문미경 , 남태우 외 1명 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 2008 .11

Automatic Construction of a Negative/positive Corpus and Emotional Classification using the Internet Emotional Sign

장경애 , 박상현 , 김우제 Journal of KIISE 2015 .04

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-569-018446618

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (22)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)