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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.8
- 수록면
- 341 - 348 (8page)
- DOI
- 10.7232/JKIIE.2019.45.4.341
이용수
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Sentiment analysis is a technique for analyzing subjective attitudes, opinions, and emotions of people in a text. When conducting sentiment analysis understanding the structure of the language used in the text is very important. In this paper, we noted the characteristics of the Korean language that a syllable consists of three elements: Initial sound, Intermediate sound, Final sound. Thus, we compare sentiment classification models that can reflect the characteristics. These models, which expresses syllables by combination of initial sound, intermediate sound, final sound. One of them is improved in classification accuracy over the existing character-level model. But not only that, This model is robust to the misspelled word compared to Syllable-level model and Morph-level model because it uses a character-level representation of a sentence as input.
목차
1. 서론
2. 관련 연구
3. 방법론
4. 데이터 구성 및 전처리
5. 실험 결과
6. 결론 및 활용 방안
참고문헌
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
Asur, S. and Huberman, B. A. (2010), Predicting the Future With Social Media, arXiv preprint arXiv : 1003.5699.
Cho, S.-W., Kwon, H.-S., Jung, H.-Y., and Lee, J.-H. (2018), Adoption of a Neural Language Model in an Encoder for Encoder-Decoder based Korean Grammatical Error Correction, KIISE Transactions on Computing Practices, 24(6), 301-306.
Choi et al. (2017), A Syllable-based Technique for Word Embeddings of Korean Words, Proceedings of the First Workshop on Subword and Character Level Models in NLP, 36-40.
Eun, Z.-Z. and Park, S.-Y. (2000), A Classification of Endings for an Efficient Morphological Analysis of Korean, Proceedings of the 12th Annual Conference on Human and Cognitive Language Technology, 2000(10), 41-47.
Glorot, X., Bordes, A., and Bengio, Y. (2011), Domain adaptation for large-scale sentiment classification : a deep learning approach, ICML’11 Proceedings of the 28th International Conference on International Conference on Machine Learning, 28, 513-520.
Choi et al. (2017), A Syllable-based Technique for Word Embeddings of Korean Words, Proceedings of the First Workshop on Subword and Character Level Models in NLP, 36-40.
Eun, Z.-Z. and Park, S.-Y. (2000), A Classification of Endings for an Efficient Morphological Analysis of Korean, Proceedings of the 12th Annual Conference on Human and Cognitive Language Technology, 2000(10), 41-47.
Glorot, X., Bordes, A., and Bengio, Y. (2011), Domain adaptation for large-scale sentiment classification : a deep learning approach, ICML’11 Proceedings of the 28th International Conference on International Conference on Machine Learning, 28, 513-520.
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