채팅 텍스트로부터의 회자 감정상태 학습

Learning Emotional States of Chatting Partners from Text Data

현재 인터넷 환경에서 텍스트는 다루기 쉽고 부하가 적어 가장 많이 사용되는 통신 수단이다. 그러나 화상 채팅과는 달리 자신의 표정이나 체스춰를 전달할 수 있는 방법이 없기 때문에 표현상의 한계가 있다. 이 글은 일상 대화를 텍스트로 입력받아, naive Bayes 알고리즘을 사용해 미리 정의된 감정 범주, 즉 울기, 웃기, 화내기 등으로 분류해 주는 방법에 관해 다루고 있다. 채팅사이트에서 수집된 학습데이터는 사람에 의해 해당 감정 범주로 태깅되고, 이렇게 태깅된 데이터가 학습엔진에 의해 통계 정보로 구축되면, 실제 채팅사이트에서 감정인식 엔진은 입력된 데이터를 분석해 해당 감정으로 분류한다. 연령별로 5개의 그룹으로 나눈 대화방에서 각각 1000문장씩 테스트해본 결과 평균 91.6%의 정확도를 얻을 수 있었다.