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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Hoyeon Park (Dongguk University) Kyoung-jae Kim (Dongguk University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제25권 제8호(통권 제197호)
발행연도
2020.8
수록면
181 - 188 (8page)

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본 연구에서는 다양한 워드 임베딩 기법이 감성분석의 성과에 미치는 영향을 확인하기 위한 비교연구를 제안한다. 감성분석은 자연어 처리를 사용하여 텍스트 문서에서 주관적인 정보를 식별하고 추출하는 오피니언 마이닝 기법 중 하나이며, 상품평이나 댓글의 감성을 분류하는데 사용될 수 있다. 감성은 긍정적이거나 부정적인 것으로 분류될 수 있기 때문에 일반적인 분류문제 중 하나로 생각할 수 있으며, 이의 분류를 위해서는 텍스트를 컴퓨터가 인식할 수 있는 언어로 변환하여야 한다. 따라서 단어나 문서와 같은 텍스트를 자연어 처리에서 벡터로 변형하여 진행하는데 이를 워드 임베딩이라고 한다. 워드 임베딩 기법은 Bag of Words, TF-IDF, Word2Vec 등 다양한 기법이 사용되고 있는데 지금까지 감성분석에 적합한 워드 임베딩 기법에 대한 연구는 많이 진행되지 않았다. 본 연구에서는 영화 리뷰의 감성분석을 위해 다양한 워드 임베딩 기법 중 Bag of Words, TF-IDF, Word2Vec을 사용하여 그 성과를 비교 분석한다. 분석에 사용할 연구용 데이터 셋은 텍스트 마이닝에서 많이 활용되고 있는 IMDB 데이터 셋을 사용하였다. 분석 결과, TF-IDF와 Bag of Words의 성과가 Word2Vec보다 우수한 것으로 나타났으며 TF-IDF는 Bag of Words보다 성과가 우수하였으나 그 차이가 매우 크지는 않았다.
#sentiment analysis #Bag of words #TF-IDF #Word2Vec #machine learning #감성분석 #기계 학습

목차

Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Prior Research
Ⅲ. Experiments and Results
Ⅳ. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
T. A. Rana / 2016 / Aspect extraction in sentiment analysis : comparative analysis and survey / Artificial Intelligence Review 46(4):459~483 google schola Q. T. Ain / 2017 / Sentiment analysis using deep learning techniques : a review / International Journal of Advanced Computer Science and Applications 8(6):424~433 google schola A. Abdi / 2019 / Deep learning-based sentiment classification of evaluative text based on Multi-feature fusion / Information Processing & Management 56(4):1245~1259 google schola B. Pang / 2002 / Thumbs up? Sentiment classification using machine learning techniques / Proc. of EMNLP 2002 :79~86 google schola F. H. Khan / 2016 / SentiMI : Introducing point-wise mutual information with SentiWordNet to improve sentiment polarity detection / Applied Soft Computing 39:140~153 google schola

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