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저자정보
강한훈 (세종대학교) 유성준 (세종대학교) 한동일 (세종대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국지능시스템학회 2010년도 춘계학술대회 학술발표논문집 제20권 제1호
발행연도
2010.4
수록면
318 - 321 (4page)

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본 논문에서는 한국어 상품평으로부터 제품의 속성명과 관련된 감정어를 찾기 위해 기존 영어권 연구에서 제안한 방법 중 PMI-IR 수식을 적용하고, 성능을 개선시키기 위해 질의어를 확장한다. 예를 들어, ‘모니터의 화질이 선명합니다’ 라는 상품평에서 제품의 속성명은 ‘화질’ 이고, 감정어는 ‘선명합니다’ 이다. PMI-IR 수식은 검색 엔진에 제품의 속성명과 감정어를 함께 질의하였을 때 결과로 나온 문서의 수를 이용하여 두 질의어간 상호 관련성 점수를 계산한다. 본 논문에서는 네이버 웹문서, 알타비스타, 구글 검색 엔진을 이용하여 미리 주어진 8개의 속성명과 42개의 감정어를 대상으로 점수를 계산하고 각 속성별로 내림 차순 정렬하여 상위 N 순위에 해당하는 감정어를 해당 속성명의 감정어로 취급하여 재현률과 정확률을 평가하였다. 실험 결과 59%의 평균 정확률과 52%의 평균 재현율을 보였다. 아울러 상품평과 관련된 문서를 검색하여 성능을 개선시키기 위해 해당 문서에서 사용될 수 있는 4개의 단어(‘리뷰’, ‘상품’, ‘구매’, ‘스펙’)를 속성명, 감정어와 함께 PMI-IR 수식의 추가 질의어로 선정하여 사용했다, 질의어를 확장하여 실험한 결과, 64%의 평균 정확률, 67%의 평균 재현율을 보였다. 이로써 재현율에 있어 11%, 정확률에 있어 5.1% 향상되었다.
#PMI-IR #감정어 #상품평 #오피니언 마이닝

목차

요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. PMI-IP 수식의 적용과 성능 개선 방법
4. 실험 및 평가
5. 결론
참고문헌

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