The present paper focuses on the interaction between lexical-semantic information and affective prosody. More specifically, we explore whether affective prosody influence on evaluation of affective meaning of a word. To this end, we asked participants to listen a word and to evaluate the emotional content of the word which were recoded with affective prosody. Results showed that first, emotional evaluation was slower when the word meaning is negative than when they is positive. Second, when the prosody of words is negative, evaluation time is faster than when it is neutral or positive. And finally, when the affective meaning of word and prosody is congruent, response time is faster than it is incongruent.
Purpose As the amount of data became enormous, it became a time when more efforts were needed to find the necessary information. Curation is a new term similarly to the museum curator, which is a service that helps people to collect, share, and value the contents of the Internet. In SNS, hash tag is used for emotional vocabulary to be transmitted between users by using (#) tag. Design/methodology/approach As the amount of data became enormous, it became a time when more efforts were needed to find the necessary information. Curation is a new term similarly to the museum curator, which is a service that helps people to collect, share, and value the contents of the Internet. In SNS, hash tag is used for emotional vocabulary to be transmitted between users by using (#) tag. Findings This study base on seven emotional sets such as 'Happy', 'Angry', 'Sad', 'Bad', 'Fearful', 'Surprised', 'Disgusted' to construct 327 emotional seeds and utilize the autofill function of web browser to collect 1.5 million emotional words from emotional seeds. The emotional dictionary of this study is considered to be meaningful as a tool to make emotional judgment from unstructured data.
최근 SNS가 급격하게 성장하고 있고 많은 사용자들이 이 SNS를 하나의 다른 커뮤니케이션 매체로 사용하고 있다. SNS를 이용하는 개인 사용자들은 자신의 소식과 감정의 변화를 표현하는 수단으로 SNS를 이용하고 있다. 이에 본 연구에서는 감정을 나타내는 감정 요소를 이용하여 메시지를 분류하는 프로그램을 구현하였다. 감정 성분 추출은 OMLS(Ocean-Monmouth Legal Services)에 있는 감정 어휘를 이용하여 로젯(Roget)의 시소러스와 워드넷(WordNet)을 이용하여 이루어졌다.
It is widely agreed that customers' purchase are strongly influenced by their emotions. despite the obvious importance of eliciting positive emotional responses from customers, we find no record that family restaurants have ever measured or used customers' emotions as a management tool. This study aimed to verify the importance of the customers' emotion in the relational performance of family restaurant business. In order to achieve the object of the study, the effect of emotional factors on service satisfaction, revisit, word-of-mouth were analysed. The data were collected from 450 customers who had visited five family restaurants in Seoul more than once during the last three months from September 20 to October 5, 2002. Emotional variables in service experience process were grouped as three factors; in the middle of having food, in entering and leaving restaurant and in the waiting line. It is proved that customers had different emotions in each process of family restaurant service experience. Multiple regression analysis was employed to explore the influence of three emotional factors on relational performances such as satisfaction, revisit and word-of-mouth. It was found that customers were influenced by emotional factors in entering and leaving restaurant, secondly influenced in the waiting line and least influenced in the middle of having food. Finally, the findings indicated that customers' emotional factors in whole service experience process from entering to leaving the restaurant should be successfully cared by service staff. Future research is recommended to find out which specific emotional factors affected on relational performance of family restaurant.
오피니언 마이닝과 정서 분석에 대한 기존 연구에서는 정서 단어에 부정어를 붙일 경우 긍정, 부정의 극성과 값이 뒤바뀐다고 가정하고 부정어를 처리하였다. 그러나 지금까지 정서 단어에 부정어가 발생했을 때 극성이 어느 정도 바뀌는지에 대한 정량적 연구는 없었다. 따라서 본 논문에서는 한국어 정서 단어와 그 부정형에 대해서 정서가와 각성 차원을 측정하였다. 결과, 정서 단어에 부정형이 올 경우 정서가와 각성 차원의 중간 수준을 기준으로 극성을 뒤바꾸고 값은 약 30~50% 약화되었다. 이 결과를 오피니언 마이닝과 정서 분석 연구에서 부정어를 처리하는 기준으로 제시하였다.
본 연구의 목적은 정서가, 각성가 및 구체성 평정을 통해 한국어 정서단어 목록을 개발하고 이를 활용한 연구를 통해 이 목록의 실험 자극으로서 활용가능성을 확인해보고자 하였다. 이를 위해 연구1에서는 단어 이해과정에 큰 영향을 미친다고 알려진 단어의 품사, 빈도 및 길이를 고려하여 450개의 단어를 선정하고 이 단어들에 대해 정서가, 각성가, 구체성에 대한 평정 설문을 실시하였다. 정서단어의 평정을 위해서는 전체 단어목록을 3개로 나누어 각각 155명, 151명, 151명의 참가자들에게 각 단어들의 정서가와 각성가를 평정하게 하였으며 또 다른 134명의 참가자들에게 정서단어의 구체성을 평정하게 하였다. 그 결과 총 450개 단어에 대한 정서가, 각성가 및 구체성 평정값이 포함된 정서단어 목록이 개발되었다. 연구2에서는 42명을 대상으로 연구1에서 개발한 정서단어 목록을 활용한 정서 스트룹 실험을 실시하였다. 그 결과 정서불일치 시행에 비해 정서일치 시행의 반응시간이 더 빠르게 나타났으며, 정서일치 시행에서의 정확률이 더 높게 나타났다. 이는 연구1에서 선정 및 구성된 정서단어 자극을 활용한 연구 예를 보여주는 것이며 본 목록이 정서 연구의 자극 재료로서 다양한 정서 관련 연구에 활용될 가능성이 있음을 보여준다.
In recent years, emotional text classification is one of the essential research contents in the field of natural language processing. It has been widely used in the sentiment analysis of commodities like hotels, and other commentary corpus. This paper proposes an improved W-LDA (weighted latent Dirichlet allocation) topic model to improve the shortcomings of traditional LDA topic models. In the process of the topic of word sampling and its word distribution expectation calculation of the Gibbs of the W-LDA topic model. An average weighted value is adopted to avoid topic-related words from being submerged by high-frequency words, to improve the distinction of the topic. It further integrates the highest classification of the algorithm of support vector machine based on the extracted high-quality document-topic distribution and topic-word vectors. Finally, an efficient integration method is constructed for the analysis and extraction of emotional words, topic distribution calculations, and sentiment classification. Through tests on real teaching evaluation data and test set of public comment set, the results show that the method proposed in the paper has distinct advantages compared with other two typical algorithms in terms of subject differentiation, classification precision, and F1-measure.
빅데이터 내에 존재하는 감정 정보를 추출하여 사용자들이 특정 대상에 대하여 갖고 있는 인식이 어떠한지를 파악하고자 하는 노력이 활발히 이루어지고 있다. 상품, 영화, 그리고 사회적 이슈 등에 대한 문장을 분석하여 사람들이 해당 주제에 어떠한 견해를 가지고 있는지를 분석하고 측정하여 구체적인 선호도를 알아내는 것이다. 문장에서 드러나는 감정 정도를 얻기 위해서는 감정어휘의 목록과 정도값을 제시할 수 있는 감정어휘사전이 필요하므로 본 연구에서는 감정어휘를 발견하는 방법과 이들의 정도값을 결정하는 문제를 다룬다. 기본적인 방법은 기초 감정어휘의 목록 수집과 이들의 정도값은 선행연구 결과와 직접 설문 방식을 이용하고, 확장된 목록의 수집과 정도값은 사전의 표제어 설명부(glosses)를 이용해 추론하는 것이다. 그 결과 발견된 감정어휘는 전형성을 띠고 있는 기본형 감정어휘, 기본형 감정어휘의 gloss에 사용된 확장형 1단계 1층위 감정어휘, 비 감정어휘 중 gloss에 기본형 또는 확장형 감정어휘를 가지고 있는 확장형 2단계 1층위 감정어휘, gloss의 gloss에 기본형 또는 확장형 감정어휘가 사용된 확장형 2단계 2층위 감정어휘의 네 종류로 나뉜다. 그리고 확장형 감정어휘의 정도값은 기본형 감정어휘의 정도값을 기초로 문형의 가중치와 강조승수를 적용하여 얻었다. 실험 결과 AND, OR 문형은 내포된 어휘의 감정 정도값을 평균내는 가중치를, Multiply 문형은 정도 부사어의 종류에 따라 1.2~1.5의 가중치를 갖는 것으로 파악되었다. 또한 NOT 문형은 사용된 어휘의 감정 정도를 일정 정도로 낮추어 역전시키는 것으로 추정된다. 또한 확장형 어휘에 적용되는 강조승수는 1층위에서 2, 2층위에서 3을 갖는 것으로 예상된다.
본 연구의 목적은 도시관광시설 이용자의 이성.감성 요인이 만족과 구전 및 재방문에 미치는 영향을 정량적으로 실증하고자 하였다. 따라서 연구자는 이용자가 인식하는 도시관광시설의 이성.감성적 인식, 만족도, 구전, 그리고 외생 변인들(심미성, 경제적 효용, 접근성, 정서적 애착 등)간의 경로와 관계를 검정하기 위하여, 구조방식 모델링 방법론을 통해 확인했다. 연구 결과, 도시관광시설 이용자들은 도시관광시설의 감성적 요인인 친절도, 심미성, 상징성, 애착 그리고 이성적 요인인 경제적 효용과 접근성에 기반한 용이성, 유용성, 즐거움 등이 고객만족에 영향을 주고 또 고객만족은 구전효과 및 지속사용의도에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 따라서 도시관광시설의 이성, 감성적 가치들이 마케팅 도구의 일환으로 사용될 경우, 만족도와 구전, 재방문 관점에서 효율성을 극대화 할 수 있다고 보았다. 연구자는 본 연구가 도시가 가진 다양한 관광시설의 개선과 활용을 통해 관광산업 및 도시 전체 경제 활성화에 기여 할 수 있을 것으로 보았다.
오늘날의 경제는 모든 영역의 경계가 허물어짐에 따라 서로 다른 산업 간의 융복합화가 활발해지며 이는 모바일, 소셜 네트워크 서비스 등의 혁신을 이루어내고 있다. 이러한 기술혁명가운데 모바일과 인터넷의 장점을 결합하여 금융과 IT의 업무를 손쉽게 처리할 수 있는 오늘날 새로운 기술을 핀테크라 하며 이러한 핀테크는 금융을 의미하는 파이낸스(Finance)와 기술을 의미하는 테크놀로지(Technology)의 합성어이다. 이에 본 연구는 핀테크 이용 동기(유용성, 즐거움)가 이용자 태도, 구전의도에 미치는 영향의 전반적인 구조적 관계에 대하여 살펴보았다. 이와 더불어 혁신저항 성향에 따라 핀테크 이용 동기, 이용자 태도, 구전 의도는 어떻게 달라지는지 살펴보았다. 또한, 메시지 유형(이성적, 감성적)에 따라 핀테크 이용 동기, 이용자 태도, 구전 의도는 어떻게 달라지는지 살펴보았다. 한편, 본 연구의 주요결과는 다음과 같다. 첫째로, 핀테크 이용 동기요인의 유용성과 즐거움은 사용자태도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며 이용자 태도 또한 구전의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째로, 핀테크 이용 동기, 이용자 태도, 구전의도간의 관계는 소비자들의 혁신저항에 따라 차이가 나는 것으로 밝혀졌다. 셋째로, 핀테크 이용 동기, 이용자 태도, 구전의도간의 관계는 메시지 유형(이성적, 감성적)에 따라 차이가 나는 것으로 밝혀졌다. 연구의 결론 부분에서는 연구결과의 요약, 시사점 및 한계점, 그리고 향후 연구방향에 대해서 기술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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