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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박상민 (군산대학교) 온병원 (군산대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.47 No.10
발행연도
2020.10
수록면
926 - 941 (16page)
DOI
10.5626/JOK.2020.47.10.926

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감성사전은 감성 어휘들에 대한 집합으로 각 어휘들에 대한 감성의 극성이 부여되어 있으며, 감성 분석(Sentiment Analysis)을 위한 기초 자료로 활용된다. 하지만 이와 같은 감성 어휘들은 특정 도메인에 따라 극성이 역전되거나 유실될 수도 있으며 의존적인 감성 어휘가 존재할 수 있다. 예를 들면, 일반적으로 ‘잘 잤다’라는 단어는 긍정의 극성을 보이지만, 영화 도메인에서는 그 의미가 부정으로 쓰인다. 그렇기 때문에 감성사전은 분석하고자 하는 도메인의 특징이 반영되어 있어야 하며 도메인에 따라 알맞은 감성사전이 구축되고 활용되어야 한다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 현재 도메인 감성사전을 자동으로 구축하는 다양한 연구들이 나왔지만, 인간의 개입, 문맥적 요소 미고려, 지역적인 정보 반영 등이라는 문제점을 지니고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 한국어 범용 감성사전인 ‘KNU 한국어 감성사전’과 글로브 벡터 그리고 접속사 관계를 활용하여, 특정 도메인의 전역적인 감성 정보와 문맥적 특징을 충분히 반영한 도메인 감성사전 구축 방안을 제안한다.
#감성사전 #도메인 감성사전 #반지도 학습 #감성 어휘 #언어 표상 #domain specific sentiment lexicon #semi-supervised learning #sentiment words #KNU sentiment lexicon #lexical relation #contextual information

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 배경 지식 및 관련 연구
3. 제안 방안
4. 실험 및 평가
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (22)

참고문헌 신청
CIO, Expansion of BI and Analytical Role, 2013, Av ailable at http://www.ciokorea.com/t/544/9118/15551 (Accessed 2018) Wikipedia, Sentiment Analysis, Available at https://en.wikipedia.org/wiki/Sentiment_analysis (Accessed 2018) Pennington, J., R. Socher and C. D. Manning, "GloVe: Global Vectors for Word Represent," Proc. of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, 2014. google schola AutoView, Available www.autoview.co.kr (accessed 2019) Wikipedia, Pointwise Mutual Information, Available https://en.wikipedia.org/wiki/Pointwise_mutual_information (accessed 2019)

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