Acknowledgement
이 논문은 2022년도 정부(중소벤처기업부)의 재원으로 중소기업기술정보진흥원의 지원을 받아 수행된 연구사업임(중소기업 미래유망기술 발굴을 위한 재밍 시스템 고도화) 이 논문은 2022년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임 (2022-0-00078, 의료지식 생성을 위한 설명가능한 추론 기술개발)
Annual Conference on Human and Language Technology (한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리))
- 2022.10a
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- Pages.164-169
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- 2022
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- 2005-3053(pISSN)
A System for Keyword Extraction and Keyword-based Sentiment Analysis for Topic Analysis in Discussion
토론 대화에서의 토픽 분석을 위한 키워드 추출 및 키워드 기반 감성분석 시스템
- Yong-Bin Jeong (Teddysum) ;
- Yu-Jin Oh (Teddysum) ;
- Jae-Wan Park (Teddysum) ;
- Sae-Mi Jang (TIPA) ;
- Young-Gyun Hahm (Teddysum)
- Published : 2022.10.18
Abstract
토픽 모델링은 비즈니스 분석이나 기술 동향 파악 등 다방면에서 많이 사용되고 있는 기술이다. 하지만 대표적인 방법인 LDA와 같은 비지도학습의 경우, 그 알고리즘 구조상 문서의 수가 많을 때 토픽 모델링이 가능하다. 본 논문에서는 문서의 수가 적은 경우도, 키워드 및 키프레이즈를 이용한 군집화를 통해 토픽 모델링을 하고 감성분석을 통해 토픽에 대한 분석도 제시하였다. 이에 필요한 데이터 제작 및 키워드 추출, 키워드 기반 감성분석, 키워드 임베딩 및 군집화를 구현하였고, 결과를 정성적으로 보았을 때 유의미한 분석이 되는 것을 확인하였다.