• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.166-171
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• 2010

본 논문은 한국어 온라인 리뷰 문서의 오피니언 분류(Opinion Classification)에 있어 그 핵심 키워드가 형용사 (Adjective) 범주라는 점을 고려하여, 한국어 형용사를 <문맥에 의존하지 않는 절대 극성>과, <문맥에 의존하여 극성이 바뀌는 상대극성>으로 대분류한 뒤 그 각각의 의미 극성을 하위 분류하는 작업을 수행하였다. 기존의 연구에서 특징적인 오피니언 어휘 수십개에 의존하여 자동 분류를 시도하고자 하였던 문제점을 극복하기 위해서는 한국어 형용사 전체 범주에 대한 체계적인 극성 분류가 이루어져야 할 필요가 있으며, 여기서 특히 상세히 주목받지 못했던 상대 극성 어휘에 대한 본격적인 의미 분류가 요구된다. 본 연구에서 제시하는 형용사의 극성 분류는 기존의 이론 언어학적 형용사 의미 분류와 달리 온라인 오피니언 문서에서 도메인에 따라 나타나는 특징적 의미 유형을 결정하고, 이를 기준으로 온라인 오피니언 문서의 극성 판별에 효과적으로 적용할 수 있는 사전을 구축하였다는 점에서 의의를 가진다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.68-75
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• 2007

웹 2.0 시대에 사용자가 작성한 리뷰는 다양한 활용성을 갖는 가치있는 데이터이다. 특히 온라인 쇼핑몰에서의 상품평은 사용자의 구매 결정에 직접적인 영향을 미치는 중요한 정보이다. 본 논문에서는 실제 쇼핑몰 사이트에 있는 상품평을 분석하여 각 상품의 특징과 이에 대한 사용자의 의견을 요약하는 상품평 분석 시스템을 설계하고 구현하였다. 각 상품평을 분석하는 과정에서는 자연언어처리 기법과 의미 사전을 사용한다. 의미 사전에는 상품의 특징을 표현하는 어휘와 각 어휘들의 극성(Polarity) 정보들을 반자동으로 정의할 수 있도록 구현하였다. 이에 더하여 문맥에 따라 다른 의미를 갖는 어휘에 대한 처리 방법에 대해서도 논의한다. 실험은 2개 상품 분류의 63개 실제 리뷰를 대상으로 수행하였으며 결과로 평균 88.94%의 정확률, 47.92%의 재현율을 나타냈다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권6호
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• pp.392-403
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• 2008

사용자가 작성한 리뷰는 다양한 활용성을 갖는 가치 있는 데이타이다. 특히 온라인 쇼핑몰에서의 상품평은 사용자의 구매 결정에 직접적인 영향을 미치는 중요한 정보이다. 본 논문에서는 실제 쇼핑몰 사이트에 있는 상품평을 분석하여 각 상품의 특징과 이에 대한 사용자의 의견을 요약하고 상품의 순위를 산정하는 상품평 분석 시스템을 설계하고 구현하였다. 상품평을 분석하는 과정에서는 자연언어처리 기법과 의미 사전을 사용한다. 의미 사전에는 상품의 특징을 표현하는 어휘와 각 어휘들의 극성(Polarity) 정보들을 반자동화된 도구들을 활용하여 정의할 수 있도록 구현하였다. 이에 더하여 문맥에 따라 다른 의미를 갖는 어휘를 의미 사전에서 정의하고 활용하는 방법에 대해서도 논의하였다. 실험은 2개 상품 분류의 20개 상품, 1796개의 실제 상품평을 수집하여 상품의 순위를 측정하고 주요 요소를 분석하는 방식으로 진행하였다. 그 중 2개 상품에 대한 63개의 상품평에 대하여 분석의 정확률과 재현율을 측정하였으며, 평균 88.94%의 정확률, 47.92%의 재현율을 나타내었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.313-316
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• 2020

감성 분석은 문장의 감성을 분석해 긍정 또는 부정으로 분류하는 작업을 의미한다. 문장에 담긴 감성을 파악해야 하기 때문에 문장 전체를 이해하는 것이 중요하다. 그러나 한 문장에 긍정과 부정의 이중 극성이 동존하는 문장은 감성 분석에 혼동이 생길 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 단어의 감성 점수 예측을 통해 감성 단어 등장 순서를 고려한 감성 분석 모델을 제안한다. 또한 최근 다양한 자연어 처리 분야에서 좋은 성능을 보이는 사전 학습 언어 모델을 활용한다. 실험 결과 감성 분석 정확도 90.81%로 기존 모델들에 비해 가장 좋은 성능을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.3070-3075
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• 2010

웹 2.0 시대를 맞아 인터넷 상의 블로그 및 커뮤니티 공간에 일반 사용자들이 자신의 의견 및 생각을 표현하게 되었다. 상품 구매 시 다수의 사람들이 이러한 의견을 참조하는데, 사용자들은 소수의 의견만을 참조하고 전체적인 의견은 참조하지 못하고 있다. 의견 분석 시스템은 상품 및 서비스에 대한 인터넷 상의 글들을 분석하여 상품의 긍정, 부정을 평가하는 시스템으로 자연어 검색에서 발전한 검색이라 할 수 있다. 본 논문에서는 의견 분석 서비스에서 핵심이 되는 문장의 긍정, 부정을 파악하기 위하여 '긍정', '부정', '중립'의 극성 정보 외에 '반전'의 정보를 추가로 학습하고, 처리하는 구문 분석 및 반전 처리를 제안한다.