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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제28권 제6호
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 327 - 331 (5page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2022.28.6.327
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본 연구에서는 기계학습을 이용하여 소설을 그룹핑하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 소설에 등장하는 인물들을 네트워크로 구성하고 주인공과 동조 또는 대립하는 인물들 간의 감성점수의 흐름을 파악하여 소설들을 군집화 한다. 인물 네트워크의 노드인 인물들은 name entity recognizer을 통하여 추출하였고 엣지는 소설에 기술된 감성단어를 기반으로 감성분석에 의하여 가중치를 부여하였다. 인물 네트워크 상에서의 동조그룹과 대립 그룹의 분류는 signed graph clustering으로 수행하였다. 이를 바탕으로 소설 한 작품은 기승전결 각 단락별 한 쌍의 감성점수 벡터로 구성되어 총 여덟 튜플로 표현된다. 제안하는 방법은 22편의 소설을 군집화하는 데 적용하였으며 각 군집 별 특성을 프로파일링 한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 감성 네트워크 기반한 소설 특성 벡터 추출
3. 실험
4. 결론
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
Silge, Julia, and David Robinson, Text mining with R: A tidy approach," O'Reilly Media, Inc.," 2017.
Afzali, Maedeh, and Suresh Kumar, "Text Document Clustering: Issues and Challenges," 2019 International Conference on Machine Learning, Big Data, Cloud and Parallel Computing (COMITCon), IEEE, 2019.
Aizawa, Akiko, "An information-theoretic perspective of tf-idf measures," Information Processing & Management 39.1 (2003): 45-65.
Bengfort, Benjamin, Rebecca Bilbro, and Tony Ojeda, Applied text analysis with python: Enabling language-aware data products with machine learning," O'Reilly Media, Inc.," 2018.
Qaiser, Shahzad, and Ramsha Ali, "Text mining: use of TF-IDF to examine the relevance of words to documents," International Journal of Computer Applications, 181, 1, (2018): 25-29.
Afzali, Maedeh, and Suresh Kumar, "Text Document Clustering: Issues and Challenges," 2019 International Conference on Machine Learning, Big Data, Cloud and Parallel Computing (COMITCon), IEEE, 2019.
Aizawa, Akiko, "An information-theoretic perspective of tf-idf measures," Information Processing & Management 39.1 (2003): 45-65.
Bengfort, Benjamin, Rebecca Bilbro, and Tony Ojeda, Applied text analysis with python: Enabling language-aware data products with machine learning," O'Reilly Media, Inc.," 2018.
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