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Recently, there is an increasing demand for the analysis of mass opinions using online text data. In particular, many studies have focused on automatic recognition of the main idea of subjective, argumentative writing. Additionally, such automatization of this task is fast becoming indispensable. This study constructed text data using debates in Korean on certain political issues, and attempted to identify the stance that each text supports about a given topic. We collected words which support one stance over the other and used them as the features for a machine learning classifier with a dictionary of sentiment words annotated based on their polarities. We then calculated weights for each sub-unit in the text based on the relevant discourse relations. Our classifier resulted in a slight improvement with respect to the defined weights.
목차
1. 서론
2. 기존 연구
3. 연구 방법
4. 실험 및 토론
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (18)
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[학술지(정기간행물)] - Abu-Jbara, Amjad / 2012 / Subgroup detection in ideological discussions / Association for Computational Linguistics (ACL) : 399 ~ 409
[학술대회논문] - Anand, Pranav / 2011 / Cats rule and dogs drool!: Classifying stance in online debate / Proceedings of the 2nd Workshop on Computational Approaches to Subjectivity and Sentiment Analysis WASSA : 1 ~ 9
[학술대회논문] - Boltuzic, Filip / 2014 / Back up your Stance : Recognizing Arguments in Online Discussions / Proceedings of the First Workshop on Argumentation Mining : 49 ~ 58
[학위논문] - Faulkner, Adam Robert / 2014 / Automated Classification of Argument Stance in Student Essays: A Linguistically Motivated Approach with an Application for Supporting Argument Summarization / PhD
[학술대회논문] - Ghosh, Debanjan / 2014 / Analyzing Argumentative Discourse Units in Online Interactions / Proceedings of the First Workshop on Argumentation Mining : 39 ~ 48
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