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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.6
- 수록면
- 59 - 71 (13page)
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Social media has immense popularity among all services today. Data from social network services (SNSs) can be used for various objectives, such as text prediction or sentiment analysis. There is a great deal of Korean and English data on social media that can be used for sentiment analysis, but handling such huge amounts of unstructured data presents a difficult task. Machine learning is needed to handle such huge amounts of data. This research focuses on predicting Korean and English sentiment using deep forward neural network with a deep learning architecture and compares it with other methods, such as LDA MLP and GENSIM, using logistic regression. The research findings indicate an approximately 75% accuracy rate when predicting sentiments using DNN, with a latent Dirichelet allocation (LDA) prediction accuracy rate of approximately 81%, with the corpus being approximately 64% accurate between English and Korean.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Works
3. Model And Research Methods
4. Comparing Methods (LDA, MLP, and Gensim)
5. Experiment Result
6. Conclusions and Future Work
References
참고문헌 (29)
참고문헌 신청
[학술대회논문] - Lavanya, K. / 2017 / Twitter Sentiment Analysis using Multi-Class SVM / 2017 International Conference on Intelligent Computing and Control (I2C2) : 1 ~ 6
[학술대회논문] - Joshi, R. / 2016 / Comparative Analysis of Twitter Data using Supervised Classifiers / 2016 International Conference on Inventive Computation Technologies (ICICT) : 1 ~ 6
[학술대회논문] - Ramadhani, R. A. / 2016 / Comparison of Naive Bayes Smoothing Methods for Twitter Sentiment Analysis / 2016 International Conference on Advanced Computer Science and Information Systems (ICACSIS) : 287 ~ 292
[학술대회논문] - Duncan, B. / 2015 / Neural Networks For Sentiment Analysis on Twitter / 2015 IEEE 14th International Conference on Cognitive Informatics & Cognitive Computing (ICCI*CC) : 275 ~ 278
[학술지(정기간행물)] - 이종화 / 2015 / Data Dictionary 기반의 R Programming을 통한 비정형 Text Mining Algorithm 연구 / 한국산업정보학회논문지 20 (2) : 113 ~ 124
[학술대회논문] - Joshi, R. / 2016 / Comparative Analysis of Twitter Data using Supervised Classifiers / 2016 International Conference on Inventive Computation Technologies (ICICT) : 1 ~ 6
[학술대회논문] - Ramadhani, R. A. / 2016 / Comparison of Naive Bayes Smoothing Methods for Twitter Sentiment Analysis / 2016 International Conference on Advanced Computer Science and Information Systems (ICACSIS) : 287 ~ 292
[학술대회논문] - Duncan, B. / 2015 / Neural Networks For Sentiment Analysis on Twitter / 2015 IEEE 14th International Conference on Cognitive Informatics & Cognitive Computing (ICCI*CC) : 275 ~ 278
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