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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
홍문표 (성균관대학교)
저널정보
한국독일언어문학회 독일언어문학 독일언어문학 제73호
발행연도
2016.9
수록면
147 - 166 (20page)

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Das Ziel der Sentimentanalyse liegt darin, die Stimmungen des Sprechers oder des Autors eines Textes automatisch zu bestimmen. Die Stimmungen werden normalerweise im Text durch die Verwendung bestimmter Worter ubertragen. Aber die konnotative Bedeutung eines Wortes wird sowohl vom syntaktischen als auch vom semantischen Kontext beeinflusst. Um dies in der Sentimentanalyse zu berucksichtigen, werden verschiedene Ansatze vorgeschlagen, u.a., die von Wiebe et al. (2005) und von Joshi & Pennstein-Rose (2009). In diesen Arbeiten wurden hauptsachlich die Methoden fur die Berucksichtigung der syntaktischen Struktur in einer Sentimentanalyse vorgeschlagen. In der vorliegenden Arbeit wurde ein Ansatz fur die sogenannte Anaphernresolution vorgestellt. Anaphernresolution ist ein sehr wichtiges Thema in der Sprachverarbeitung und stellt auch ein sehr schwieriges Problem fur die Sentimentanalyse dar. Die meisten bisherigen Ansatze fur Anaphernresolution sind regelbasiert und deshalb deterministisch. Dies bedeutet, dass wenn ein Kandidatnomen alle linguistischen Constraints fur die Resolution eines Pronomens erfullt, es automatisch fur das Antezedens eines Pronomens gehalten wird. Aber wenn gleichzeitig mehrere Kandidaten die Constraints erfullen, fallt in diesem Ansatz die Entscheidung sehr schwer. Um das zu vermeiden, wird hier ein anderer Ansatz, der sich auf maschinelles Lernen stutzt, vorgeschlagen. Fur das maschinelle Lernen werden sechs Merkmale verwendet. Das Experiment zeigt, dass der vorgeschlagene Ansatz fur die Anaphernresolution 90.38% Genauigkeit aufweist. Versucht man die Sentimentanalyse mit Anaphernresolution zu verbinden, weist er 68.86% Genauigkeit der Sentimentanalyse auf.
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