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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최종현 (고려대학교) 강필성 (고려대학교)
저널정보
한국경영과학회 한국경영과학회지 韓國經營科學會誌 第45卷 第4號
발행연도
2020.11
수록면
1 - 10 (10page)
DOI
10.7737/JKORMS.2020.45.4.001

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

쟁점 사안에 대한 핵심 어휘 판별 및 시각화를 통한 언론사별 논조 분석
최종현 ,  강필성 한국경영과학회지 2020.11 학술저널

2019

쟁점 사안에 대한 핵심 어휘 판별 및 시각화를 통한 언론사별 논조 분석
최종현 ,  강필성 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2019.11 학술대회자료

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Media outlets regularly publish articles on the same issue using various tones that are distinct to each media company. To discover how one company’s tone is different from those of other outlets is presented in news articles, we designed a text analytics framework based on the weight scores of words used in politics and editorial sections from four major domestic newspaper companies. In our experiment, we selected five controversial political issues and collected related newspaper articles reported within a specified period. Then, we preprocessed these articles, such as tokenizing and part-of-speech tagging, an open-source Korean morpheme analyzer. The weights of the words are computed on the basis of the frequency-based CRED TF-IDF and scaled F-score. In addition, we constructed a neural network classifier to categorize the publisher of each article correctly on the basis of an attention mechanism to find highly contributive words for publisher discrimination. Lastly, we analyzed the differences in tones by visualizing keywords to provide an intuitive understanding.
#Cred TF-IDF #Scaled F-Score #Attention Mechanism #Text-Mining

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 실험 방법론
4. 실험 결과
5. 결론 및 제언
참고문헌

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
감미아 / 2012 / 텍스트 마이닝을 활용한 신문사에 따른 내용 및 논조 차이점 분석 / 지능정보연구 18(3):53~77 dbpia 김민성 / 2018 / 사회 중요 이슈에 대한 언론사별 논조를 텍스트 마이닝으로 분석하여 특성 도출 / 한국정보기술학회 2018년도공동학술대회 및 대학생논문경진대회 :321~322 dbpia 김정아 / 2008 / 언론의 정치 성향과 프레임:‘이해찬 골프’와 ‘최연희 성추행’ 사건의 보도를 중심으로 / 한국언론정보학보 41(1):232~267 dbpia 김지연 / 2016 / 온라인상의 기업 및 소비자 텍스트 분석과 이를 활용한 온라인 매출 증진 전략 / 한국경영과학회지 41(2):81~100 dbpia 박은정 / 2014 / KoNLPy : 쉽고 간결한한국어 정보처리 파이썬 패키지 / 제26회 한글및 한국어 정보처리 학술대회 논문집 :133~136 google schola

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