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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보통신학회JICCE Journal of information and communication convergence engineering Journal of information and communication convergence engineering Vol.17 No.4
- 발행연도
- 2019.12
- 수록면
- 239 - 245 (7page)
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Recently, effort to obtain various information from the vast amount of social network services (SNS) big data generated in daily life has expanded. SNS big data comprise sentences classified as unstructured data, which complicates data processing. As the amount of processing increases, a rapid processing technique is required to extract valuable information from SNS big data. We herein propose a system that can extract human sentiment information from vast amounts of SNS unstructured big data using the naive Bayes algorithm and natural language processing (NLP). Furthermore, we analyze the effectiveness of the proposed method through various experiments. Based on sentiment accuracy analysis, experimental results showed that the machine learning method using the naive Bayes algorithm afforded a 63.5% accuracy, which was lower than that yielded by the NLP method. However, based on data processing speed analysis, the machine learning method by the naive Bayes algorithm demonstrated a processing performance that was approximately 5.4 times higher than that by the NLP method.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. RELATED STUDIES
III. EMOTIONAL PATTERN ANALYSIS SYSTEM
IV. PERFORMANCE ANALYSIS OF THE PROPOSED SYSTEM
V. CONCLUSIONS
REFERENCES
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