• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.14 no.3
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• pp.336-340
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• 2008

Sentiment classification is a recent subdiscipline of text classification, which is concerned not with the topic but with opinion. In this paper, we present a Korean sentence and document classification system using effective sentiment features. Korean sentiment classification starts from constructing effective sentiment feature sets for positive and negative. The synonym information of a English word thesaurus is used to extract effective sentiment features and then the extracted English sentiment features are translated in Korean features by English-Korean dictionary. A sentence or a document is represented by using the extracted sentiment features and is classified and evaluated by SVM(Support Vector Machine).

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.938-942
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• 2007

신문 기사 및 상품 평은 특정 주제나 상품을 대상으로 하여 글쓴이의 감정과 의견이 잘 나타나 있는 대표적인 문서이다. 최근 여론 조사 및 상품 의견 조사 등 다양한 측면에서 대용량의 문서의 의미적 분류 및 분석이 요구되고 있다. 본 논문에서는 문서에 나타난 내용을 기준으로 문서가 나타내고 있는 감정을 긍정과 부정의 두 가지 범주로 분류하는 시스템을 구현한다. 문서 분류의 시작은 감정을 지닌 대표적인 종자 어휘(seed word)로부터 시작하며, 자질의 선정은 한국어 특징상 감정 및 감각을 표현하는 명사, 형용사, 부사, 동사를 대상으로 한다. 가중치 부여 방법은 한글 유의어 사전을 통해 종자 어휘의 의미를 확장하여 각각의 가중치를 책정한다. 단어 벡터로 표현된 입력 문서를 이진 분류기인 지지벡터 기계를 이용하여 문서에 나타난 감정을 판단하는 시스템을 구현하고 그 성능을 평가한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.201-206
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• 2008

본 논문은 한국어 문서 감정분류에 기반이 되는 감정 자질의 가중치 강화를 통해 감정분류의 성능 향상을 얻을 수 있는 기법을 제안한다. 먼저, 어휘 자원인 감정 자질을 확보하고, 확장된 감정 자질이 감정 분류에 얼마나 기여하는지를 평가한다. 그리고 학습 데이터를 이용하여 얻을 수 있는 감정 자질의 카이 제곱 통계량(${\chi}^2$ statics)값을 이용하여 각 문장의 감정 강도를 구한다. 이렇게 구한 문장의 감정 강도의 값을 TF-IDF 가중치 기법에 접목하여 감정 자질의 가중치를 강화시킨다. 마지막으로 긍정 문서에서는 긍정 감정 자질만 강화하고 부정 문서에서는 부정 감정 자질만 강화하여 학습하였다. 본 논문에서는 문서 분류에 뛰어난 성능을 보여주는 지지 벡터 기계(Support Vector Machine)를 사용하여 제안한 방법의 성능을 평가한다. 평가 결과, 일반적인 정보 검색에서 사용하는 내용어(Content Word) 기반의 자질을 사용한 경우 보다 약 2.0%의 성능 향상을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.155-159
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• 2009

본 논문은 한국어 문서 감정분류를 위한 중요한 어휘 자원인 감정자질(Sentiment Feature)의 의미지향성(Semantic Orientation) 추정을 위해 일반적인 특성과 영역(Domain) 의존적인 특성을 반영하여 한국어 문서 감정분류(Sentiment Classification)의 성능 향상을 얻을 수 있는 기법을 제안한다. 감정자질의 의미지 향성은 검색 엔진을 통해 추출한 각 감정 자질의 스니핏(Snippet)과 실험 말뭉치를 이용하여 추정할 수 있다. 검색 엔진을 통해 추출된 스니핏은 감정자질의 일반적인 특성을 반영하며, 실험 말뭉치는 분류하고자 하는 영역 의존적인 특성을 반영한다. 이렇게 얻어진 감정자질의 의미지향성 수치는 각 문장의 감정강도를 추정하기 위해 이용되며, 문장의 감정 강도의 값을 TF-IDF 가중치 기법에 접목하여 감정자질의 가중치를 책정한다. 최종적으로 학습 과정에서 긍정 문서에서는 긍정 감정자질, 부정 문서에서는 부정 감정자질을 대상으로 추가 가중치를 부여하여 학습하였다. 본 논문에서는 문서 분류에 뛰어난 성능을 보여주는 지지 벡터 기계(Support Vector Machine)를 사용하여 제안한 방법의 성능을 평가한다. 평가 결과, 일반적인 정보 검색에서 사용하는 내용어(Content Word) 기반의 자질을 사용한 경우보다 3.1%의 성능향상을 보였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.6
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• pp.491-497
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• 2009

This paper proposes a new feature weighting method for document sentiment classification. The proposed method considers the difference of sentiment intensities among sentences in a document. Sentiment features consist of sentiment vocabulary words and the sentiment intensity scores of them are estimated by the chi-square statistics. Sentiment intensity of each sentence can be measured by using the obtained chi-square statistics value of each sentiment feature. The calculated intensity values of each sentence are finally applied to the TF-IDF weighting method for whole features in the document. In this paper, we evaluate the proposed method using support vector machine. Our experimental results show that the proposed method performs about 2.0% better than the baseline which doesn't consider the sentiment intensity of a sentence.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.6
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• pp.579-586
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• 2003

In this paper, we propose a novel approach to employ emotional features to document retrieval systems. Fine emotional features, such as HAPPY, SAD, ANGRY, FEAR, and DISGUST, have been used to represent Korean document. Users are allowed to use these features for retrieving their documents. Next, retrieved documents are learned by classification methods like cohesion factor, naive Bayesian, and, k-nearest neighbor approaches. In order to combine various approaches, voting method has been used. In addition, k-means clustering has been used for our experimentation. The performance of our approach proved to be better in accuracy than other methods, and be better in short texts rather than large documents.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.19 no.4
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• pp.477-497
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• 2008

Mood classification of blog text is an interesting problem, with a potential for a variety of services involving the Web. This paper introduces an approach to mood classification enhancements through the normalized negation n-grams which contain mood clues and corpus-specific term weighting(CSTW). We've done experiments on blog texts with two different classification methods: Enhanced Mood Flow Analysis(EMFA) and Support Vector Machine based Mood Classification(SVMMC). It proves that the normalized negation n-gram method is quite effective in dealing with negations and gave gradual improvements in mood classification with EMF A. From the selection of CSTW, we noticed that the appropriate weighting scheme is important for supporting adequate levels of mood classification performance because it outperforms the result of TF*IDF and TF.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.160-162
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• 2012

문서를 대상으로 한 다양한 감정 분류 연구가 진행되어 왔으며, 최근에는 트윗 감정 분류에 그대로 적용되고 있다. 그러나 트윗은 일반 문서와 다르게 몇 가지의 독특한 특징을 갖고 있어 좋은 성능을 보이지 못하고 있다. 본 논문에서는 기계학습을 기반으로 트윗의 특징과 트윗 사용자 정보 자질을 사용한 실험으로 트윗 감정 분류 성능의 영향을 확인하였다. 실험 결과 트윗에 포함된 이모티콘 감정 극성과, 사용자 성향 극성 자질은 트윗 감정 분류 모델의 성능 향상에 기여를 하는 것을 알 수 있었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02c
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• pp.189-193
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• 2007

필적 감정은 개인의 고유한 필적 개성을 이용하여 임의의 두 필기 문장 또는 텍스트가 동일인에 의해 작성되었는지를 판별하는 기술로 유서대필 및 보안수사, 서명의 검증, 범죄 수사 등에 활용되어지고 있다. 이러한 작업은 감정 전문가의 판단기준에 의해 필적의 유사성을 판별하기 때문에 객관성 결여 및 과도한 소요 시간, 과도한 처리비용의 문제를 내포하게 된다. 이러한 문제를 해결하여 판별의 객관성과 업무의 신속한 처리를 가능하게 하기 본 논문에서는 컴퓨터를 통한 패턴 분석을 적용하여 두 필적의 유사성을 판별하는 방법을 본 논문에서는 제안한다. 이를 위하여 본 논문은 학습단계와 자동분석단계로 나뉘며, 학습단계에서는 입력된 문서영상에서 필적의 영역을 추출한 후, 특징을 추출하고 DTW연산을 통하여 학습을 한다. 자동분석단계에서는 대조할 문서영상에서의 특징을 추출하고 입력된 문서영상과 대조할 문서영상간의 마할라노비스 거리(Mahalanobis Distance)를 구하여 서명 및 필적에 대한 유사도를 도출한다. 실험은 4명의 필적을 이용하여 비교하였으며, 우수한 결과를 보였다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.19 no.4
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• pp.499-517
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• 2008

In this paper, we propose an effective emotion feature extraction method for Korean and evaluate their availability in sentiment classification. Korean emotion features are expanded from several representative emotion words and they play an important role in building in an effective sentiment classification system. Firstly, synonym information of English word thesaurus is used to extract effective emotion features and then the extracted English emotion features are translated into Korean. To evaluate the extracted Korean emotion features, we represent each document using the extracted features and classify it using SVM(Support Vector Machine). In experimental results, the sentiment classification system using the extracted Korean emotion features obtained more improved performance(14.1%) than the system using content-words based features which have generally used in common text classification systems.