딥러닝을 이용한 셰익스피어 작품의 감정 분석

서혜진; 이종현; 신정아

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자료유형: 학술저널

저자정보: 서혜진 (동국대학교) 이종현 (서울대학교) 신정아 (동국대학교)

저널정보: 한국영어학회 영어학 영어학 Volume.19 Number.4

발행연도: 2019.12

수록면: 817 - 836 (20page)

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This study examined the sentiment movement of Shakespeare’s plays (four tragedies and five comedies) using a deep learning technique. Sentiment analyses have been used in several fields to extract aspects of opinions using sentiment dictionaries such as ANEW, AFFINE, and VADER, which involve an evaluation of a word list for sentiment analysis. Nowadays, however, as deep learning algorithms develop, it became possible to conduct a sentiment analysis by using deep learning algorithms. This study directly compared the output of a simple deep learning model (trained with tweeters) with the output of a sentiment dictionary, VADER, targeting Shakespeare’s plays. The results showed that the simple deep learning model led to a similar performance with VADER for Shakespeare’s tragedies and outperformed the sentiment dictionary especially for Shakespeare’s comedies.

#sentiment analysis #deep learning #Shakespeare #tweeter data

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