• 인지과학
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• 제19권4호
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• pp.499-517
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• 2008

본 논문에서는 한국어 감정 분류에 기반이 되는 감정 자질 추출의 효과적인 추출 방법을 제안하고 평가하여, 그 유용성을 보인다. 한국어 감정 자질 추출은 감정을 지닌 대표적인 어휘로부터 시작하여 확장할 수 있으며, 이와 같이 추출된 감정 자질들은 문서의 감정을 분류하는데 중요한 역할을 한다. 문서 감정 분류에 핵심이 되는 감정 자질의 추출을 위해서는 영어 단어 시소러스 유의어 정보를 이용하여 자질들을 확장하고, 영한사전을 이용하여 확장된 자질들을 번역하여 감정 자질들을 추출하였다. 추출된 한국어 감정 자질들을 평가하기 위하여, 이진 분류 기법인 지지 벡터 기계(Support Vector Machine)를 사용해서 한국어 감정 자질로 표현된 입력문서의 감정을 분류하였다. 실험 결과, 추출된 감정 자질을 사용한 경우가 일반적인 정보 검색에서 사용하는 내용어(Content Word) 기반의 자질을 사용한 경우보다 약 14.1%의 성능 향상을 보였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권5호
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• pp.240-245
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• 2016

본 연구에서는 댓글(음식점/영화/모바일제품) 및 도메인이 없는 트위터 데이터에 대한 감성 분석을 수행하고, 각 문장에 대한 object(or aspect)와 opinion word를 추출하는 시스템을 개발하고 평가한다. 감성 분석을 수행하기 위해 Structural SVM 알고리즘과 Latent Structural SVM 알고리즘을 사용하여 비교 평가하였으며, 실험 결과 Latent Structural SVM이 더 좋은 성능을 보였으며, 구문 분석을 통해 분석된 VP, NP정보를 활용하여 object(aspect)와 opinion word를 추출할 수 있음을 보였다. 또한, 실제 서비스에 활용하기 위해 감성 탐지기를 개발하고 평가하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권10호
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• pp.97-106
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• 2023

Sentiment analysis using social network platforms such as Twitter has achieved tremendous results. Twitter is an online social networking site that contains a rich amount of data. The platform is known as an information channel corresponding to different sites and categories. Tweets are most often publicly accessible with very few limitations and security options available. Twitter also has powerful tools to enhance the utility of Twitter and a powerful search system to make publicly accessible the recently posted tweets by keyword. As popular social media, Twitter has the potential for interconnectivity of information, reviews, updates, and all of which is important to engage the targeted population. In this work, numerous methods that perform a classification of tweet sentiment in Twitter is discussed. There has been a lot of work in the field of sentiment analysis of Twitter data. This study provides a comprehensive analysis of the most standard and widely applicable techniques for opinion mining that are based on machine learning and lexicon-based along with their metrics. The proposed work is helpful to analyze the information in the tweets where opinions are highly unstructured, heterogeneous, and polarized positive, negative or neutral. In order to validate the performance of the proposed framework, an extensive series of experiments has been performed on the real world twitter dataset that alter to show the effectiveness of the proposed framework. This research effort also highlighted the recent challenges in the field of sentiment analysis along with the future scope of the proposed work.

• 대한산업공학회지
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• 제43권1호
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• pp.62-71
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• 2017

In order to attract foreign tourists, it is important to understand what factors on domestic tour spots are critically considered and how they are evaluated after visit. However, most of the researches on tour business have collected information from tourists through survey on a small number of tourists, which leads to inaccurate and biased conclusion. In this paper, we suggest a data-driven methodology to figure out tourists' satisfaction factors and estimate sentiment scores on them. To do so, we collected review comments data from popular web site. Latent dirichlet allocation is employed to extract key factors and elastic net is used to estimate sentiment scores. Then, an aggregated evaluation score is generated by combining the factors and the sentiment scores per topics. Our proposed method can be used to recommend travel schedules with themes and discover new spots.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권2호
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• pp.329-342
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• 2020

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.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.1-27
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• 2017

경제주체들의 경기상황에 대한 판단 및 전망은 경기변동에 영향을 미치므로 경기심리지수와 거시경제지표들 간에는 밀접한 관련성을 나타내는 것으로 알려져 있다. 경기선행지표로 국내에서 많이 사용되는 경기심리지수에는 소비자동향조사, 기업경기조사, 경제심리지수가 있다. 그러나 설문조사를 통해 생성된 지수는 자료의 성격상 속보성이 떨어지는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 정형데이터의 한계를 보완할 수 있도록 비정형데이터에서 정보를 추출해 경기심리지수를 생성하고, 경제분석에서의 활용 가능성을 검토하였다. 민간소비와 관련된 실물지표에는 소매판매업지수와 서비스업생산지수를 사용하였고, 고용지표에는 고용률과 실업률을, 가격지표에는 소비자물가상승률과 가계의 대출금리를 사용하여 지표들 간의 추이 분석 및 시차구조 파악을 위한 교차상관분석을 수행하였다. 마지막으로 이들 지표들에 대한 예측 가능성을 점검하였다. 분석결과, 다른 지표들의 선행지수로 많이 사용되는 소비자심리지수와 비교해 선택 지표들과 높은 상관관계를 보이며, 1~2개월 선행한 것으로 나타났다. 예측력 또한 향상되어 텍스트데이터에서 생성한 소비자 경기심리지수의 유용성이 확인되었다. 온라인에서 생성되는 뉴스기사나 소셜 SNS 등의 텍스트 데이터는 속보성이 뛰어나고, 커버리지가 넓어 특정 경제적 이슈가 발생할 경우 이것이 경제에 미치는 영향을 빠르게 파악할 수 있다는 점에서 경기판단지표로써의 잠재적 가능성이 클 것으로 보인다. 경제분석에서 비정형데이터를 활용한 국내연구는 초기 단계지만 데이터의 유용성이 확인되면 그 활용도가 크게 높아질 것으로 기대한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.261-262
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• 2023

본 연구에서는 감성 분석 기반의 키워드 도출형 영화 리뷰 웹사이트를 개발하였다. 사용자들은 영화에 대한 리뷰를 작성할 때, 자동으로 키워드를 추출하는 기능을 활용하여 다양하면서도 빠르게 정보를 얻을 수 있다. 사용자가 작성한 리뷰를 시스템에 입력하면, 내부적으로 ChatGPT를 활용하여 텍스트를 분석하고 키워드를 추출한다. 이를 통해 사용자는 별다른 노력 없이도 키워드를 통해 영화의 장르, 감독, 배우, 플롯 요소 등 다양한 정보를 빠르게 확인할 수 있다. 추출된 키워드는 저장되어 시각화에 활용되며, 사용자들은 리뷰에 대한 원하는 정보를 쉽게 얻을 수 있다. 개발된 키워드 도출형 영화 리뷰 웹사이트는 사용자들에게 빠르고 다양한 정보를 제공하며, 영화 관련 결정을 내리는 데에 도움을 줄 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.111-119
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• 2016

In recent years, the opinion analysis is one of the key research fronts of any domain. Opinion target extraction is an essential process of opinion analysis. Target is usually referred to noun or noun phrase in an entity which is deliberated by the opinion holder. Extraction of opinion target facilitates the opinion analysis more precisely and in addition helps to identify the opinion polarity i.e. users can perceive opinion in detail of a target including all its features. One of the most commonly employed algorithms is a sequence labeling algorithm also called Conditional Random Fields. In present article, recent opinion target extraction approaches are reviewed based on sequence labeling algorithm and it features combinations by analyzing and comparing these approaches. The good selection of features combinations will in some way give a good or better accuracy result. Features combinations are an essential process that can be used to identify and remove unneeded, irrelevant and redundant attributes from data that do not contribute to the accuracy of a predictive model or may in fact decrease the accuracy of the model. Hence, in general this review eventually leads to the contribution for the opinion analysis approach and assist researcher for the opinion target extraction in particular.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권4호
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• pp.113-118
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• 2024

Pursuance Sentiment Analysis on Twitter is difficult then performance it's used for great review. The present be for the reason to the tweet is extremely small with mostly contain slang, emoticon, and hash tag with other tweet words. A feature extraction stands every technique concerning structure and aspect point beginning particular tweets. The subdivision in a aspect vector is an integer that has a commitment on ascribing a supposition class to a tweet. The cycle of feature extraction is to eradicate the exact quality to get better the accurateness of the classifications models. In this manuscript we proposed Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) method is to secure Principal Component Analysis (PCA) with Naïve Bayes Classifiers. As the classifications process, the work proposed can produce different aspects from wildly valued feature commencing a Twitter dataset.