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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
서덕성 (고려대학교) 모경현 (고려대학교) 박재선 (고려대학교) 이기창 (고려대학교) 강필성 (고려대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제43권 제5호
발행연도
2017.10
수록면
330 - 340 (11page)
DOI
10.7232/JKIIE.2017.43.5.330

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

워드임베딩과 그래프 기반 준지도학습을 통한 한국어 어휘 감성 점수 산출
서덕성 산업경영공학과 2018.01 학위논문

2017

워드임베딩과 그래프 기반 준지도학습을 통한 한국어 어휘 감성 점수 산출
서덕성 ,  모경현 ,  박재선 외 2명 대한산업공학회지 2017.10 학술저널

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Sentiment analysis plays an important role in both public and private sectors to understand consumers’ responses to products or voters’ reactions to policies. One of the most key success factors of sentiment analysis is to build an appropriate sentiment word dictionary. Many current existing approaches either heavily rely on the knowledge of domain experts or word co-occurrence statistics, the first of which causes low efficiency and high expenditure while the second of which suffers from incomplete data. In order to resolve these shortcomings, we propose a new domain-specific Korean word sentiment score evaluation method based on word embedding and graph based semi-supervised learning. First, words are embedded in a lower dimensional space by Word2Vec technique. Then, the word relation graph is constructed based on the similarity between words in the embedding space. Then, we assign sentiments to approximately 1% words utilizing some indicators like centrality measure. The sentiment scores of the other unlabeled words are automatically assigned by label propagation with semisupervised learning. To verify our proposed method, we collect 1.98 million review comments from three movie review websites. Experimental results show that the proposed method achieves about 93% accuracy of polarity classification.
#Sentiment Analysis #Word Embedding #Graph-Based Semi-Supervised Learning #Label Propagation #Lasso Regression #Movie Review Evaluation

목차

1. 서론
2. 선행연구
3. 방법론
4. 실험설계
5. 실험 결과
6. 결론 및 활용방안
참고문헌

참고문헌 (25)

참고문헌 신청
[학술대회논문] - Baccianella, S. / 2010 / SentiWordNet 3.0: An enhanced lexical resource for sentiment analysis and opinion mining / 7th Language Resources and Evaluation Conference (LREC 2010) : 2200 ~ 2204 google schola [학술대회논문] - Beineke, P. / 2004 / The sentimental factor : Improving review classification via human-provided information / Proceedings of the 42nd annual meeting on association for computational linguistics google schola [기타자료] - Bojanowski, P. / 2016 / Enriching word vectors with subword information / arXiv preprint arXiv:1607.04606 google schola [학술지(정기간행물)] - Cambria, E. / 2013 / New avenues in opinion mining and sentiment analysis / IEEE Intelligent Systems 28 (2) : 15 ~ 21 google schola [기타자료] - Chapelle / 2006 / Semi-Supervised Learning, 6 : 193 ~ 196 google schola

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