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저널정보
한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제16권 제3호
발행연도
2020.1
수록면
718 - 732 (15page)

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Conducting sentiment analysis and opinion mining are challenging tasks in natural language processing. Manyof the sentiment analysis and opinion mining applications focus on product reviews, social media reviews,forums and microblogs whose reviews are topic-similar and opinion-rich. In this paper, we try to analyze thesentiments of sentences from online webcast reviews that scroll across the screen, which we call live barrages. Contrary to social media comments or product reviews, the topics in live barrages are more fragmented, andthere are plenty of invalid comments that we must remove in the preprocessing phase. To extract evaluativesentiment sentences, we proposed a novel approach that clusters the barrages from the same commenter to solvethe problem of scattering the information for each barrage. The method developed in this paper contains twosubtasks: in the data preprocessing phase, we cluster the sentences from the same commenter and removeunavailable sentences; and we use a semi-supervised machine learning approach, the naïve Bayes algorithm, toanalyze the sentiment of the barrage. According to our experimental results, this method shows that it performswell in analyzing the sentiment of online webcast barrages.

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