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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 강필성
- 발행연도
- 2018
- 저작권
- 고려대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수1
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Sentiment analysis plays an important role in both public and private sectors to understand consumers’ responses to products or voters’ reactions to policies. One of the most key success factors of sentiment analysis is to build an appropriate sentiment word dictionary. Many current existing approaches either heavily rely on the knowledge of domain experts or word co-occurrence statistics, the first of which causes low efficiency and high expenditure while the second of which suffers from incomplete data. In order to resolve these shortcomings, we propose a new domain-specific Korean word sentiment score evaluation method based on word embedding and graph based semi-supervised learning. First, words are embedded in a lower dimensional space by Word2Vec technique. Then, the word relation graph is constructed based on the similarity between words in the embedding space. Then, we assign sentiments to approximately 1% words utilizing some indicators like centrality measure. The sentiment scores of the other unlabeled words are automatically assigned by label propagation with semi-supervised learning. To verify our proposed method, we collect 1.98 million review comments from three movie review websites. Experimental results show that the proposed method achieves about 93% accuracy of polarity classification.
목차
1. 서론2. 선행연구2.1 연구자 직관 중심의 감성사전 구축 연구2.2 통계적 방식 기반 감성사전 구축 연구2.3 기계학습 모델 기반 감성사전 구축 연구3. 방법론3.1 Word2Vec3.2 단어 네트워크 생성3.3 그래프 기반 준지도학습4. 실험 설계4.1 데이터 수집 및 전처리4.2 형태소 분석(part-of-speech tagging)4.3 단어 임베딩4.4 임베딩된 공간에서의 거리기반 단어 네트워크 구축4.5 명확한 긍정 및 부정 어휘 집합 생성4.6 Label propagation을 통한 단어 감성 전파4.7 파라미터 탐색 범위 및 성능 평가 지표5. 실험 결과5.1 감성 점수 시각화5.2 단어의 감성에 대한 성능 평가5.3 영화 평점에 대한 성능 평가5.4 파라미터 변화에 따른 성능 변화6. 결론 및 활용방안[참고문헌][부록]
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