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논문 기본 정보

자료유형
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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제14권 제3호
발행연도
2008.5
수록면
336 - 340 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2010

감정 단어의 의미적 특성을 반영한 한국어 문서 감정분류 시스템
황재원 ,  고영중 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 2010.04 학술저널

2008

감정 분류를 위한 한국어 감정 자질 추출 기법과 감정 자질의 유용성 평가
황재원 ,  고영중 인지과학 2008.12 학술저널
감정 자질을 이용한 한국어 문장 및 문서 감정 분류 시스템
황재원 ,  고영중 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 2008.05 학술저널

2007

효과적인 감정 자질을 이용한 한국어 문서 감정 분류 시스템
황재원 ,  고영중 한국정보과학회 학술발표논문집 2007.10 학술대회자료

초록· 키워드

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최근 감정 분류에 대한 관심이 높아져 연구가 활발히 진행되고 있다. 문서 전체에 관한 감정의 분류도 중요하지만, 문서를 이루고 있는 문장에 관한 분류도 점차 그 필요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 한국어 감정 분류시스템 구축을 위해서 추출된 한국어 감정 자질을 이용한 한국어 문장 및 문서 감정 분류에 관해 연구한다. 한국어감정 분류의 시작은 감정을 내포한 대표적인 어휘로부터 시작하며, 이와 같은 감정 자질들은 문장 및 문서의 감정을 분류하는데 결정적인 관여를 한다. 한국어 감정 자질의 추출을 위하여 영어 단어 시소러스 정보를 이용하여 자질들을 확장하고, 영한사전을 통해 확장된 자질들을 번역함으로써 감정 자질들을 추출하였다. 추출된 감정 자질들을 사용하여, 단어 벡터로 표현된 입력문서를 이진 분류기인 지지벡터 기계(SVM: Support Vector Machine)를 이용하여 문장과 문서에 내포된 감정을 판단하고 평가하였다.
#감정분류 #감정자질추출 #지지벡터기계 #Sentiment Classification #Sentiment Feature Extraction #SVM

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 한국어 문장 및 문서 감정 분류 시스템
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 향후 과제
참고문헌

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
M. Rimon / Sentiment Classification: Linguistic and Non-Linguistic Issues / Hebrew University. google schola B. Pang / 2002 / Thumbs up? Sentiment Classification Using Machine Learning Techniques / EMNLP :79~86 google schola K. Dave / 2003 / Mining the Peanut Gallery: Opinion Extraction and Semantic Classification of Product Reviews," / In Proceedings of WWW 2003, Budapest, Hungry google schola L.W. Ku / 2004 / Major Topic Detection and Its Application to Opinion Summarization / In Proceedings of the EMNLP conference, Geneva, google schola S.M. Kim / 2004 / Determining the Sentiment of Opinions / In Proceedings of the COLING conference, Geneva, google schola

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