비정형 문서에서 감정과 상황 정보를 이용한 감성 예측

김진수

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김진수 (안양대학교)

저널정보: 중소기업융합학회 융합정보논문지 융합정보논문지 제10권 제10호

발행연도: 2020.1

수록면: 40 - 46 (7page)

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인터넷의 발전으로 사용자들은 자신의 경험이나 의견을 공유한다. 영화평과 같은 비정형 문서의 전체적인 감정이나 장르 등의 정보를 고려하지 않고 연관된 키워드를 사용하기 때문에 적절한 감정 상황에 따른 감성 정확도를 저해한다. 따라서 사용자들이 작성한 비정형 문서가 속한 장르나 전반적인 감정 등의 정보를 기반으로 감성을 예측하는 시스템을 제안한다. 먼저, 비정형 문서로부터 기쁨, 화남, 공포, 슬픔 등의 감정 집합과 연관된 대표 키워드를 추출하고, 감정 특징단어들의 정규화된 가중치와 비정형 문서의 정보를 훈련 집합으로 CNN과 LSTM을 조합한 시스템에 훈련한다. 최종적으로 영화 정보와 형태소 분석기와 n-gram을 통해 추출한 정제된 단어들과 이모티콘, 이모지 등을 테스트함으로써 감정을 이용한 감성 예측 정확도와 F-measure 측면에서 향상됨을 보였다. 제안한 예측시스템은 슬픈 영화에서 슬픈 단어의 사용과 공포 영화에서 무서운 단어 등의 사용으로 인해 부정으로 판단하는 오류를 피함으로써, 감성을 상황에 따라 적절하게 예측할 수 있다.

#감성 예측 #오피니언 마이닝 #상황 정보 #딥러닝 #자연어 처리

참고문헌 (13)

참고문헌 신청

김상도 / 2010 / 음절 커널 기반 영화평 감성 분류 / 한국지능시스템학회 논문지 20(2):202~207

K. Y. Kim / 2009 / A String Kernel based Sentiment Classification for Blog Text / Proceedings of KIIS Fall Conference 2009 19(2):199~201

S. Seo / 2016 / Sentiment Analysis Research Trend Based on Deep Learning / The Korea Multimedia Society 20(3):8~22

A. Rexha / 2016 / Polarity Classification for Target Phrases in Tweets : A Word2Vec Approach / ESWC 2016. LNCS 9989:217~223

M. Kang / 2018 / Opinion mining using ensemble text hidden Markov models for text classification / Expert Systems with Applications 94:218~227

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