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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
윤애선 (부산대학교)
저널정보
한국사전학회 한국사전학 한국사전학 제32호
발행연도
2018.11
수록면
61 - 94 (34page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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Since a decade, Text-Driven Emotion Processing has improved greatly, and is widely adopted in Opinion Mining or Sentiment Analysis. Based on coarse-grained classification, these sub-fields use only a couple of emotion features (2∼6) so far, and need to enlarge their success to more fined-grained emotion processing. In order to apply (semi-)automatic processing, the prerequisite is the construction of an enriched ontology in quality and quantity for every target language.
This study reports in detail the construction of KoFiGEmOnto, a Korean Fine-Grained Emotion Ontology, for this purpose. In our previous studies, we have conducted component analysis of emotions and sophisticate criteria were dressed for building emotion ontology. Our raw corpus (about 22,000 utterances) was composed of 3 different kinds of texts, i.e. emojis, SMS texts, and film scripts. After careful analysis according to the proposed criteria, the first version of KoFiGEmOnto (approximately 11,300 unique types of emotional expressions) was constructed. We expect that KoFiGEmOnto will serve as a seed ontology for Korean fine-grained emotion processing.

목차

1. 들어가기
2. 감정의 유형과 자질 분류 준거
3. KoFiGEmOnto의 구축 과정과 절차
4. KoFiGEmOnto의 구축 결과
5. KoFiGEmOnto를 이용한 텍스트 기반 감정 추출
6. 이어가기
참고문헌
ABSTRACT

참고문헌 (54)

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