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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국노어노문학회 노어노문학 노어노문학 제36권 제4호
- 발행연도
- 2024.12
- 수록면
- 35 - 61 (27page)
- DOI
- 10.38077/KJRLL.2024.12.36.4.35
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본 연구는 러시아어 텍스트 감성분석을 위한 주요 이론과 도구들을 종합적으로 검토하고, 각 접근법의 장단점을 분석하여 실질적인 활용 가능성을 제시하고자 한다. 감성분석은 텍스트 데이터를 활용해 긍정, 부정, 중립과 같은 감정을 자동으로 분류하는 자연어 처리(NLP) 기술로, 소셜 미디어, 온라인 리뷰, 정치 여론 분석 등 다양한 영역에서 활용된다.
본 연구에서는 대표적인 감성분석 도구인 Dostoevsky(사전 기반), Scikit-Learn(머신러닝 기반), DeepPavlov(딥러닝 기반)를 활용해 러시아어 텍스트에 대한 감성분석 사례를 제시하였다. Dostoevsky는 미리 구축된 감정사전을 통해 간단한 방식으로 감성분석을 수행할 수 있었으며, Scikit-Learn은 텍스트 벡터화 및 SVM 모델을 사용해 학습 기반 감성분석 과정을 상세히 보여주었다. DeepPavlov는 RuBERT 모델을 기반으로 문맥을 효과적으로 이해하며 높은 정확도의 감성분석 결과를 제공할 수 있다. 이러한 분석 결과는 각 도구가 데이터 규모와 분석 목적에 따라 적합하게 선택될 수 있음을 보여주었다.
본 연구는 러시아어 감성분석에서 다양한 접근법과 도구의 가능성과 한계를 검토함으로써, 향후 러시아 관련 연구와 실무에서 도구 선택과 활용에 대한 구체적인 방향성을 제공하고자 하였다.
본 연구에서는 대표적인 감성분석 도구인 Dostoevsky(사전 기반), Scikit-Learn(머신러닝 기반), DeepPavlov(딥러닝 기반)를 활용해 러시아어 텍스트에 대한 감성분석 사례를 제시하였다. Dostoevsky는 미리 구축된 감정사전을 통해 간단한 방식으로 감성분석을 수행할 수 있었으며, Scikit-Learn은 텍스트 벡터화 및 SVM 모델을 사용해 학습 기반 감성분석 과정을 상세히 보여주었다. DeepPavlov는 RuBERT 모델을 기반으로 문맥을 효과적으로 이해하며 높은 정확도의 감성분석 결과를 제공할 수 있다. 이러한 분석 결과는 각 도구가 데이터 규모와 분석 목적에 따라 적합하게 선택될 수 있음을 보여주었다.
본 연구는 러시아어 감성분석에서 다양한 접근법과 도구의 가능성과 한계를 검토함으로써, 향후 러시아 관련 연구와 실무에서 도구 선택과 활용에 대한 구체적인 방향성을 제공하고자 하였다.
목차
국문요약
I. 서론
II. 감성분석의 원리
III. 도구 활용법
IV. 결론
참고문헌
Abstract
참고문헌 (0)
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