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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
서강대학교 언어정보연구소 언어와 정보사회 언어와 정보사회 제35권
발행연도
2018.1
수록면
407 - 458 (52page)

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This study proposes Korean Multi-Word dictionary DecoMWE that will be crucial for a reliable feature-based sentiment analysis system. In this study, cosmetic review texts have been analyzed and 4 types of MWEs are classified: two types of Polarity MWEs(Pol-MWE), i.e. General MWEs (GMWE) & Domain-dependent MWEs (DMWE) and two types of Topic MWEs (Top- MWE), i.e. Named-Entity MWEs (EMWE) & Feature MWEs (FMWE). They are meticulously examined and formalized through Local Grammar Graphs (LGGs), technically equivalent to a finite-state transducer. The current DECO- MWE allows to recognize 4 types of MWEs in cosmetic domain and then to annotate them with accurate semantic tags via UNITEX corpus- processing platform. The evaluation of this result reveals about 80% of accuracy, which is promising for a practical use in proceeding feature-based sentiment analysis.
#Korean multi-word expressions #feature-based sentiment analysis #sentiment expression #Named-Entity #feature #Local Grammar Graph

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