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한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제18권 제9호
발행연도
2013.9
수록면
131 - 138 (8page)

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본 논문에서는 등장인물이 대사에서사용한감정어를 이용하여 등장인물의 감정 유형을 분류하는 방법을 제안하고 성능을 평가한다. 감정 유형은 긍정, 부정, 중립의 3 종류로 분류하며, 등장인물이 사용한 감정어를 누적하여 3 종류의 감정 유형 중에 어디에 속하는지를 파악한다. 대사로부터 감정어를 추출하기 위해 WordNet 기반의 감정어 추출 방법을 제안하고 감정어가 가진 감정 성분을 벡터로 표현하는 방식을 제안한다. WordNet은 영어 단어 간에 상위어와 하위어, 유사어 등의 관계로 연결된 네트워크 구조의 사전이다. 이 네트워크 구조에서 최상위의 감정항목과의 거리를 계산하여 단어별감정량을 계산하여 대사를 30 차원의 감정벡터로 표현한다. 등장인물별로 추출된 감정 벡터 성분들을 긍정, 부정, 중립의 3가지 차원으로 축소하여 표현한 후, 등장인물의 감정 성향이 어떻게 나타나는지를 추출한다. 또한 감정 성향의 추출 성능에 대해 헐리우드 영화 4개의 영화에서 12명의 등장인물을 선정하여 평가하여 제안한 방법의 효율성을 측정하였다. 대사는 영어로 이루어진 대사만을 사용하였다. 추출된 감정 성향 판단 성능은 75%의 정확도로 우수한 추출 성능을 나타내었다.
#등장인물 #감정 성향 #스토리 #영화 #감정어 #Character #Emotional Type #Story #Movie #Emotion Word

목차

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고광은 / 2009 / 멀티 모달 감정인식 시스템 기반 상황인식 서비스 추론 기술 개발 / 한국지능시스템학회 논문지 19(1):34~39 dbpia S.-B. Park / 2011 / Potential Emotion Word in Movie Dialog / Proceedings of the International Conference on IT Convergence and Security 2011 :507~516 google schola Yassine, M. / 2010 / A Framework for Emotion Mining from Text in Online Social Networks / Data Mining Workshops (ICDMW), 2010 IEEE International Conference on :1136~1142 google schola Strapparava, C. / 2004 / WordNet-Affect: an Affective Extension of WordNet / In Proceedings of the 4th International Conference on Language Resources and Evaluation :1083~1086 google schola Esuli, A. / 2006 / SENTIWORDNET: A Publicly Available Lexical Resource for Opinion Mining / In Proceedings of the 5th Conference on Language Resources and Evaluation (LREC'06) :417~422 google schola

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