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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2012.1
- 수록면
- 243 - 253 (11page)
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데이터 마이닝의 문서분류 기술에서 발전된 오피니언 마이닝은 이제 국외뿐만 아니라 국내 산업에서 중요한 관심분야로 자리잡아가고 있다. 오피니언 마이닝의 핵심은 문서에서 감정 단어를 추출하여 긍정/부정 여부를 얼마나 정확하게 판별하느냐를 평가하는 것이다. 국내에서도 이에 관련된 많은 연구가 이루어 졌으나 아직 실용적으로 적용할 만큼의 분류 정확도를 보이지 않고 있다. 한국어의 경우 비문법적 표현, 감정단어의 다양성 등으로 인해 문서의 극성을 판별하기가 쉽지 않기 때문이다. 본 논문에서는 문법적 요소를 최대한 배제하고 단어패턴의 빈도만을 고려한 새로운 오피니언 문서 분류기법을 제안한다. 제안된 방법에서는 문서를 단어들의 리스트로 추상화한 후, 패턴들의 빈도를 이용하여 기계학습 알고리즘을 적용한다. 이후에 적절한 스코어 함수를 적용하여 문서의 극성을 판별한다. 또한 제안된 기법의 정확도를 평가하기 위해서 실험결과를 제시한다.
목차
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참고문헌 (13)
참고문헌 신청
B. Liu / 2005 / Opinion observer: analyzing and comparing opinions on the Web / Proceedings of the 14th international conference on WWW :10~14
C. Scaffidi / 2007 / Red Opal: Product-Feature Scoring from Reviews / Proceedings of the 8th ACM conference on Electronic commerce :11~15
Xiaowen Ding / 2007 / The Utility of Linguistic Rules in Opinion Mining / SIGIR 2007:811~812
E. Courses / 2008 / Using SentiWordNet for multilingual sentiment analysis / Data Engineering Workshop ICDEW 2008
Q. Miao / 2009 / A sentiment mining and retrieval system / Expert Systems with Applications 36:7192~7198
C. Scaffidi / 2007 / Red Opal: Product-Feature Scoring from Reviews / Proceedings of the 8th ACM conference on Electronic commerce :11~15
Xiaowen Ding / 2007 / The Utility of Linguistic Rules in Opinion Mining / SIGIR 2007:811~812
E. Courses / 2008 / Using SentiWordNet for multilingual sentiment analysis / Data Engineering Workshop ICDEW 2008
Q. Miao / 2009 / A sentiment mining and retrieval system / Expert Systems with Applications 36:7192~7198
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