감정 기반 블로그 문서 분류를 위한 부정어 처리 및 단어 가중치 적용 기법의 효과에 대한 연구

정유철; 최윤정; 맹성현

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자료유형: 학술저널

저자정보: 정유철 최윤정 맹성현

저널정보: 한국인지과학회 인지과학 인지과학 제19권 제4호

발행연도: 2008.12

수록면: 477 - 497 (21page)

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일상생활에서 많이 쓰이는 블로그 문서를 분석하는 것은 다양한 웹 응용서비스를 연결할 수 있는 중요한 단초를 제시하므로, 블로그 문서에 담긴 감정을 파악하는 것을 매우 유용한 일이다. 본 논문에서는 블로그 문서에 존재하는 감정을 보다 정확하게 분류하기 위해 부정어 처리와 새로운 단어 가중치의 적용이 성능에 미치는 영향에 대해 탐구한다. 특히, 감정단서(clue)가 내재된 정규화된 부정어 n-gram을 통해 부정어 처리를 고도화하고 말뭉치기반 단어 가중치 계산법(Corpus-specific Term Weighting, CSTW)을 통해 감정 분류 성능향상을 살펴보기로 한다. 검증을 위해 블로그 문서들로 정답 말뭉치를 구축하고 감정 흐름 분석 (Enhanced Mood Flow Analysis, EMFA)과 지지벡터기계기반 감정 분류(Support Vector Machine based Mood Classification, SVMMC)의 두 가지 분류기법에 대해 실험을 하였다. 정규화된 부정어 n-gram의 적용은 EMFA에서 점진적인 감정 분류 성능 향상을 보여주었으며, CSTW의 적용은 TF*IDF나 TF에 비해 보다 높은 감정 분류 성능을 나타내었다.

#감정 분류 #정규화된 부정어 n-gram #단어 가중치 계산법 #감정흐름분석 #지지벡터기계기반 감정 분류 #Mood Classification #Normalized Negation N-gram #Weighting Scheme #EMFA #SVMMC

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1. [기타자료] - Gilad Mishne / 2005 / “Experiments with Mood Classification in Blog Posts”, Style2005 at SIGIR 2005

2. [기타자료] - Yuchul Jung / 2007 / “Determining Mood for a Web Blog by Combining Multiple Sources of Evidence”, Proc. of IEEE/WIC/ACM Int. Conf. on Web Intelligence (WI-07), pp. 271-274, 2007

3. [기타자료] - Kushal Dave,Steve Lawrence and David M.Pennock / 2003 / “Mining the Peanut Gallery: Opinion Extraction and Semantic Classification of Product Reviews”, Proc. of the 20th Int. World Wide Web Conf. (WWW-03), pp. 519-528, 2003

4. [학술지(정기간행물)] - Jin-Cheon Na / 2005 / Use of negation phrases in automatic sentiment classification of product reviews / Library collections Acquisitions & Technical Services 29 : 180 ~ 191

5. [기타자료] - Bo Pang / 2002 / “Thumbs up? Sentiment Classification using Machine Learning Techniques”, Proc. of the ACL-02 Conf. on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), pp. 79-86, 2002

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