Extracting Core Event Feature Based on Timeline Analysis and Sentiment Feature in Twitter Corpus

트위터 자료의 시간별 분석과 감성 자질을 이용한 핵심 사건 추출

  • Kim, Hui-Hwan (Dept. of Computer Engineering, Chonbuk National University) ;
  • Tsolmon, Bayar (Dept. of Computer Engineering, Chonbuk National University) ;
  • Lee, Kyung-Soon (Dept. of Computer Engineering, Chonbuk National University)
  • Published : 2011.11.11

Abstract

트위터 사용자들은 어떠한 이슈에 대해 트위터를 통해 빠르고 간결하게 다른 사람들과의 지속적인 커뮤니케이션을 원하고, 이러한 특징은 이슈 별 사건에 따라 트윗 개수에 영향을 미치게 된다. 만약 어느 하나의 사회적 이슈에 대해 어떠한 사건이 일어나게 되면 그때의 트윗 개수는 폭발적으로 증가하게 된다. 본 논문에서는 이러한 특징을 이용하여 트위터 자료를 시간별로 분석하여 사건을 인식하고, 감성 자질과 카이제곱 값을 이용해 해당 날짜에 대한 핵심 사건을 추출한다.

Keywords

Acknowledgement

Supported by : 한국전자통신연구원