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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
서강대학교 언어정보연구소 언어와 정보사회 언어와 정보사회 제38권
발행연도
2019.1
수록면
241 - 273 (33page)

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This paper studies domain-dependent implicit sentiment expressions in earthquake-related social media texts. In sentiment analysis, domain-dependent implicit sentiment expressions are difficult to estimate and recognize, which often results in the depreciation of system performance. In this study, we analyzed two types of implicit sentiment expressions that may occur in the causal clause of the sentence conveying ‘fear’ sentiment: {simple predicate} type such as ‘collapse’ and {complex predicate} such as ‘blow up’. When these clauses appear without main clauses that express explicit sentiments such as ‘anxiety’ or ‘panic’, they imply the omitted sentiment and thus implicitly express certain sentiments by themselves. The DECO T-Crawler platform was used to collect earthquake-related data in social media texts and the DECO Korean dictionary and local-grammar graph formalism were used to the corpus. The performance of resources built in this study showed 84.5% accuracy in a test corpus, which is about 23% higher than the accuracy expected when using only sentiment-conveying words.
#sentiment analysis #social media text #implicit sentiment expression #DECO dictionary #local-grammar graph

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