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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.1
- 수록면
- 117 - 126 (10page)
이용수
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최근 들어 트위터나 페이스북과 같은 SNS가 대중화되면서, 오피니언 마이닝에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 현재의 오피니언 마이닝 연구는 대부분 감성분류나 특징선택 방법에 중점을 두고 있으며, 오피니언 문서의 검색에 관한 연구는 아직 미진한 실정이다. 본 논문에서는 단문으로 구성된 오피니언 문서로부터 사용자가 원하는 문서들을 효율적으로 검색하는 기법을 제안한다. 제안된 방법에서는 기존의 감성분류 방법을 활용함과 동시에 문서의 질적 평가를 위해 여러 가지 특징들을 적용한다. 검색 모델을 생성하기 위해 기계학습 기반 랭킹 기법을 활용하며, 감성 분류 모델을 기계학습 랭킹 모델에 통합하는 방법을 사용한다. 또한 실험을 통하여 제안된 방법이 오피니언 검색에 효율적으로 적용될 수 있음을 보여준다.
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참고문헌 (23)
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김한준 / 2008 / 점진적 특징 가중치 기법을 이용한 나이브 베이즈 문서분류기의 성능 개선 / 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 15(5):457~464
장재영 / 2012 / 단어패턴 빈도를 이용한 단문 오피니언 문서 분류기법의 실험적 평가 / 한국인터넷방송통신학회 논문지 12(5):243~253
김진옥 / 2011 / 한글 텍스트의 오피니언 분류 자동화 기법 / 정보과학회논문지 : 데이타베이스 38(6):423~428
R. Baeza-Yates / 2011 / Modern Information Retrieval: The Concepts and Technology behind Search (2nd Edition) / ACM
http://lucene.apache.org/nutch/
장재영 / 2012 / 단어패턴 빈도를 이용한 단문 오피니언 문서 분류기법의 실험적 평가 / 한국인터넷방송통신학회 논문지 12(5):243~253
김진옥 / 2011 / 한글 텍스트의 오피니언 분류 자동화 기법 / 정보과학회논문지 : 데이타베이스 38(6):423~428
R. Baeza-Yates / 2011 / Modern Information Retrieval: The Concepts and Technology behind Search (2nd Edition) / ACM
http://lucene.apache.org/nutch/
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