랜덤 포레스트 분류기를 이용한 감성어 사전 기반 감성 분석 개선

김점구; 송병진

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김점구 (남서울대학교) 송병진 (한국폴리텍대학)

저널정보: 한국차세대컴퓨팅학회 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 제20권 제2호

발행연도: 2024.4

수록면: 21 - 29 (9page)

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감정 분석은 디지털 텍스트를 분석하여 메시지의 감정적 어조가 긍정적인지, 부정적인지 또는 중립적인지를 확인하는 프로세스이다. 오늘날 회사는 이메일, 고객 지원 채팅 트랜스크립트, 소셜 미디어 댓글 및 리뷰와 같은 대량의 텍스트 데이터를 스캔하여 주제에 대한 글쓴이의 태도를 자동으로 확인할 수 있다. 기업은 감정 분석의 인사이트를 활용하여 고객 서비스를 개선하고 브랜드 평판을 높인다. 그러나 언어의 복잡성과 반어적 표현 등의 사용으로 긍정, 부정 판단이 잘못 분류되는 사례가 있다. 본 논문은 랜덤 포레스트 분류기를 기반으로 이러한 문제 해결방법을 제안하여 네이버 뉴스기사 5개월 분량으로 학습하고 교차검증을 실시하였으며, ROC 곡선에 기반한 AUC 값 중 우수한 데이터 세트로 학습하고 검증하였다.

#감성분석 #기계학습 #랜덤 포레스트 #AUC #교차 검증 #sentimental analysis #machine learning #random forest #AUC

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