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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제22권 제5호
- 발행연도
- 2016.5
- 수록면
- 240 - 245 (6page)
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본 연구에서는 댓글(음식점/영화/모바일제품) 및 도메인이 없는 트위터 데이터에 대한 감성 분석을 수행하고, 각 문장에 대한 object(or aspect)와 opinion word를 추출하는 시스템을 개발하고 평가한다. 감성 분석을 수행하기 위해 Structural SVM 알고리즘과 Latent Structural SVM 알고리즘을 사용하여 비교 평가하였으며, 실험 결과 Latent Structural SVM이 더 좋은 성능을 보였으며, 구문 분석을 통해 분석된 VP, NP정보를 활용하여 object(aspect)와 opinion word를 추출할 수 있음을 보였다. 또한, 실제 서비스에 활용하기 위해 감성 탐지기를 개발하고 평가하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. Structural SVM을 이용한 감성 탐지기
4. Latent Structural SVM을 이용한 감성 분류기
5. 실험 및 결과
6. 결론
References
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
Jo, Eunkyoung. 2012. The Current State of Affairs
of the Sentiment Analysis and Case Study Based
on Corpus. The Journal of Linguistic Science 61,
259-282.
Changki Lee, Jointly Learning Model using modified
Latent Structural SVM, The Journal of KIISE : SA
Vol. 41, No. 6, Jun. 2014.
Changki Lee, Joint Models for Korean Word Spacing
and POS Tagging using Structural SVM, The
Journal of KIISE : SA, Vol. 40, No. 12, Dec. 2013.
Tsochantaridis I., et al. Support Vector Machine
Learning for Interdependent and Structured Output
Spaces. Proc. ICML, 2004.
Khairullah Khan, Mining opinion components from
unstructured review, Journal of King Saud University,
2014.
Changki Lee, Jointly Learning Model using modified
Latent Structural SVM, The Journal of KIISE : SA
Vol. 41, No. 6, Jun. 2014.
Changki Lee, Joint Models for Korean Word Spacing
and POS Tagging using Structural SVM, The
Journal of KIISE : SA, Vol. 40, No. 12, Dec. 2013.
Tsochantaridis I., et al. Support Vector Machine
Learning for Interdependent and Structured Output
Spaces. Proc. ICML, 2004.
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unstructured review, Journal of King Saud University,
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