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Dae-Kyung Sung (Kyungpook National University) Young-Seob Jeong (Soonchunhyang University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제23권 제1호(통권 제166호)
발행연도
2018.1
수록면
9 - 15 (7page)

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Policy polls, which investigate the degree of support that the policy　has for policy implementation, play an important role in making decisions. As the number of Internet users increases, the public is actively commenting on their policy news stories.　Current policy polls tend to rely heavily on phone and offline surveys. Collecting and analyzing policy articles is useful in policy surveys.　In this study, we propose a method of analyzing comments using deep learning technology showing outstanding performance in various fields. In particular, we designed various models based on the recurrent neural network (RNN) which is suitable for sequential data and compared the performance with the support vector machine (SVM), which is a traditional machine learning model. For all test sets, the SVM model show an accuracy of 0.73 and the RNN model have an accuracy of 0.83.
#recurrent neural network #opinion mining #semantic analysis

목차

Abstract
I. Introduction
II. Preliminaries
III. The Proposed Scheme
IV. Experiment
V. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (25)

참고문헌 신청
[단행본] - KISA / 2015 / Internet Usage Survey in 2015 google schola [학술지(정기간행물)] - 홍진주 / 2016 / 감성분석과 SVM을 이용한 인터넷 악성댓글 탐지 기법 / 한국정보통신학회논문지 20 (2) : 260 ~ 267 dbpia [학술지(정기간행물)] - Hana Cho / 2013 / Sentiment Analysis Using News Comments for Public Opinion Mining / Journal of the Korea Institute of Intelligent Systems 23 (1) : 149 ~ 150 dbpia [학술지(정기간행물)] - LeCun, Yann / 2015 / Deep learning / Nature 521 (7553) : 436 ~ 444 Crossref [학술지(정기간행물)] - Dong, Chao / 2016 / Image super-resolution using deep convolutional networks / IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence 38 (2) : 295 ~ 307 Crossref

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