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본 연구는 자모 단위의 임베딩과 회선 신경망을 활용한 한국어 감성 분석 알고리즘을 제안한다. 감성 분석은 텍스트에서 나타난 사람의 태도, 의견, 성향과 같은 주관적인 데이터 분석을 위한 자연어 처리 기술이다. 최근 한국어 감성 분석을 위한 연구는 꾸준히 증가하고 있지만, 범용감성 사전을 사용하지 못하고 각 분야에서 자체적인 감성 사전을 구축하여 사용하고 있다. 이와 같은 현상의 문제는 한국어 특성에 맞지 않게 형태소 분석을 수행한다는 것이다. 따라서 본 연구에서는 감성 분석 절차 중 형태소 분석을 배제하고 초성, 중성, 종성을 기반으로 음절벡터를 생성하여 감성 분석을 하는 모델을 개발하였다. 그 결과 단어 학습 문제와 미등록 단어의 문제점을 최소화할 수 있었고 모델의 정확도는 88% 나타내었다. 해당 모델은 입력 데이터의 비 정형성에 대한 영향을 적게 받으며, 텍스트의 맥락에 따른 극성 분류가 가능하게 되었다. 한국어 특성을 고려하여 개발된 본 모델이 한국어 감성 분석을 수행하고자 하는 비전문가에게 보다 쉽게 이용될 수 있기를 기대한다.
목차
초록
ABSTRACT
1. 서론
2. 개념적 배경
3. 알고리즘 설계 및 개발
4. 성능 평가
5. 결론
References
참고문헌 (62)
참고문헌 신청
김태준 / 2013 / 디지털패러다임에 따른 제품디자인 스케치 표현기법의 전환 / 기초조형학연구 14(5):135~145
Baccianella, S. / 2010 / Sentiwordnet 3. 0 : An enhanced lexical resource for sentiment analysis and opinion mining / Lrec 10:2200~2204
Bae, J. / 2017 / Sentiment Analysis with Skip-Connected LSTM / Korea Information Science Society 2017(6):633~635
Bojanowski, P. / 2017 / Enriching word vectors with subword information / Transactions of the Association for Computational Ling uistics 5:135~146
Bojanowski, P. / 2015 / Alternative structures for character-level RNNs / arXiv preprint arXiv:1511.06303
Baccianella, S. / 2010 / Sentiwordnet 3. 0 : An enhanced lexical resource for sentiment analysis and opinion mining / Lrec 10:2200~2204
Bae, J. / 2017 / Sentiment Analysis with Skip-Connected LSTM / Korea Information Science Society 2017(6):633~635
Bojanowski, P. / 2017 / Enriching word vectors with subword information / Transactions of the Association for Computational Ling uistics 5:135~146
Bojanowski, P. / 2015 / Alternative structures for character-level RNNs / arXiv preprint arXiv:1511.06303
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