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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이용훈 (충남대학교)
저널정보
한국현대언어학회 언어연구 언어연구 제39권 제1호
발행연도
2023.5
수록면
55 - 71 (17page)

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This paper tries to propose a new technique for identifying suicide notes that makes use of sentiment analysis. As suicide rates rise nowadays, it's critical to detect the warning symptoms of suicide before someone actually commits the deed. Because suicide notes are short in length, detecting signals of suicide can be challenging. The algorithm for sentiment analysis which is proposed in this paper is based on the probability of positive sentiments (PPS) rather than traditional categorical classifications. The original BERTLARGE model is modified so that I can calculate the PPS value of each sentence. In the analysis, 8 corpora will be used, 4 of which are suicide notes, and the others are ordinary texts. The PPS values are calculated for each sentence in the corpus using the BERTLARGE model. The distributions of PPSs are then displayed graphically with box plots and violin plots. Ordinary texts have the convexed parts around the score 50, whereas suicide notes demonstrates no such tendency. In the experiment with training set and test set, the proposed algorithm yields about 85.5% accuracy. In addition, the suggested approach works for both small size of suicide notes and large size of corpora.
#suicide notes #BERT-LARGE #sentiment analysis #probability of positive sentiment #violin plot

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