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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김남규
- 발행연도
- 2014
- 저작권
- 국민대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수4
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최근 다양한 소셜미디어를 통해 생성되는 비정형 데이터의 양은 빠른 속도로 증가하고 있으며, 이를 저장, 가공, 분석하기 위한 도구의 개발도 이에 맞추어 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 환경에서 다양한 분석 도구를 통해 텍스트 데이터를 분석함으로써, 기존의 정형 데이터 분석을 통해 해결하지 못했던 이슈들을 해결하기 위한 많은 시도가 이루어지고 있다. 뉴스 데이터에 대한 오피니언 마이닝을 통해 주가지수 등락 예측 모델을 제안한 최근의 연구는 이러한 시도의 대표적 예라고 할 수 있다. 우리가 여러 매체를 통해 매일 접하는 뉴스 역시 대표적인 비정형 데이터 중의 하나이다. 이러한 비정형 텍스트 데이터를 분석하는 오피니언 마이닝 또는 감성 분석은 제품, 서비스, 조직, 이슈, 그리고 이들의 여러 속성에 대한 사람들의 의견, 감성, 평가, 태도, 감정 등을 분석하는 일련의 과정을 의미하는 것이다. 이러한 오피니언 마이닝을 다루는 많은 연구는, 각 어휘별로 긍정/부정의 극성을 규정해 놓은 감성사전을 사용하며, 한 문서에 나타난 어휘들의 극성 분포에 따라 해당 문서의 극성을 산출하는 방식을 채택한다. 하지만 특정 어휘의 극성은 한 가지로 고유하게 정해져 있지 않으며, 분석의 목적에 따라 그 극성이 상이하게 나타날 수도 있다. 본 연구는 특정 어휘의 극성은 한 가지로 고유하게 정해져 있지 않으며, 분석의 목적에 따라 그 극성이 상이하게 나타날 수도 있다는 인식에서 출발한다. 따라서 본 연구에서는 오피니언 마이닝에서 범용 감성사전이 아닌 주제지향적 감성사전을 사용해야 함을 주장하고자 하며, 텍스트 분석을 통해 주제지향적 감성사전을 구축하는 방안을 제시하고자 한다. 구체적으로는 주가지수의 상승이라는 한정된 주제에 대해 각 관련 어휘가 갖는 극성을 판별하여 주가지수 상승 예측을 위한 감성사전을 구축하고, 이를 기반으로 한 뉴스 분석을 통해 주가지수의 상승을 예측한 결과를 보이고자 한다.
목차
1. 서론 12. 관련연구 62.1 뉴스를 활용한 주가예측에 관한 연구 62.2 오피니언 마이닝에 관한 연구 93. 주제지향 감성사전 기반의 주가지수 상승 예측 모형13.1 예측 모형 구조 113.2 감성사전 구축 134. 실험 164.1 실험 데이터 소개 164.2 실험 모형 184.3 데이터 분할 방법에 따른 실험 결과 분석 194.4 중립 어휘 기준 변화에 따른 실험 결과 분석 274.5 실험별 예측 정확도 비교 335. 결론 36참고 문헌 38Abstract 42
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