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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.1
- 수록면
- 249 - 255 (7page)
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최근 트위터, 페이스북 등과 같은 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)의 확산과 더불어 정보의 생성 및 공유가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 SNS 매체들을 통해 생산하는 많은 데이터를 활용하기 위해 축적된 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출해 내는 기술의 필요성이 대두되고 있으며, 데이터 마이닝 기법을 이용하여 의미있는 지식을 찾아낸다. 특히, 다양한 형태의 방대한 자료들로부터 표출되는 의견, 정책, 성향, 감정 등 대중의 집단지성에 나타난 일반적인 감정분석이 활용되고 있다. 본 논문에서는 대중들이 SNS를 통해 작성한 사용자들의 짧은 문장에 함축된 단어와 단어들 간의 연관성을 이용하여 문장 내 감정 상태를 예측하고 사용자의 감정에 따른 적절한 답변이나 추출한 감정과 유사한 트윗글이나 영화 등을 추천하는데 사용될 수 있는 방법을 제안한다.
목차
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참고문헌 (11)
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/ / http://en.wikipedia.org/wiki/N-gram
Bernhard E Boser / 1992 / A Training Algorithm for Optimal Margin Classifiers / Proc. The Fifth Annual Workshop on Computational Learning Theory : 144 ~ 152
Bo Pang / 2002 / Thumbs Up? Sentiment Classification using Machine Learning Techniques / Proc. Emnlp 2002 : 79 ~ 86
Jun-ho Lee / 1996 / An n-Gram-Based Indexing Method for Effective Retrieval of Hangul Texts / Journal of Korea Societ for Information Management 13 (1) : 47 ~ 63
Michael W Morris / 2000 / How Emotions Work: the Social Functions of Emotional Expression in Negotiatios / Research in Organizational Behavior 22 : 1 ~ 50
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