뉴스 댓글의 감정 분류를 위한 자질 가중치 설정

이공주; 김재훈; 서형원; 류길수

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이공주 (충남대학교) 김재훈 (한국해양대학교) 서형원 (한국해양대학교) 류길수 (한국해양대학교)

저널정보: 한국마린엔지니어링학회 Journal of Advanced Marine Engineering and Technology (JAMET) 한국마린엔지니어링학회지 제34권 제6호

발행연도: 2010.9

수록면: 871 - 879 (9page)

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본 논문은 뉴스 기사의 댓글에 대한 사용자의 감정을 분류하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 댓글의 문서 분류 시스템으로 기계학습에 기반을 두고 있다. 댓글은 일반적인 문서와 달리 본문을 가지고 있으며 본문의 내용이 독자의 감정에 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 댓글의 특성과 여러 가지 자원을 이용하여 감정 분류를 위한 자질을 제안하고 이들의 가중치 설정 방법을 제안한다. 실험을 통해 이러한 가중치 설정 방법이 한글 뉴스의 댓글에 대한 감정을 분류하는데 효과적임을 알 수 있었다. 또한 댓글과 같이 많은 오류를 포함하는 문서에 대해서 문자 단위의 2음절과 3음절 자질도 충분히 이용 가치가 있음을 확인할 수 있었다. 향후에 뉴스 기사의 댓글뿐 아니라 상품 댓글 등 일반적인 감정 분석에 적용할 계획이다.

#감정 분류 #뉴스 댓글 #감정 사전 #자질 가중치 설정 #Opinion classification #News comments #Sentiment lexicon #Feature weighting

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1. [학술대회논문] - N. Godbole / 2007 / Large-Scale Sentiment Analysis for News and Blogs / Proceedings of International Conference on Weblogs and Social Media

2. [단행본] - C. D. Manning / 2008 / Introduction to Information Retrieval / Cambridge University Press

3. [학술지(정기간행물)] - B. Pang / 2008 / Opinion mining and sentiment analysis / Foundations and Trends in Information Retrieval 2 (1) : 1 ~ 135

4. [학술대회논문] - R.Tong / 2001 / An operational system for detecting and tracking opinions in on-line discussions / Working Notes of the SIGIR Workshop on Operational Text Classification : 1 ~ 6

5. [학술대회논문] - E.Spertus / 1997 / Somkey:Automatic recognition of hostile messages / Proceedings of the 5th International Conference on Intelligent User Interfaces : 1058 ~ 1065

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