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저자정보
Abdul Male Ssentumbwe (Makerere University Business School) YuChul Jung (Kumoh National Institute of Technology) Hyunah Lee (Kumoh National Institute of Technology) Byeong Man Kim (Kumoh National Institute of Technology)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제21권 제5호
발행연도
2020.5
수록면
951 - 958 (8page)
DOI
10.9728/dcs.2020.21.5.951

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최근 소셜네트워크의 발달로 저자원언어의 다중언어 의견데이터도 증가하고 있다. 우간다에서 사용되는 루간다어(Luganda)는 저자원언어로 유튜브에서의 감성 분석을 위한 루간다 코퍼스를 획득하기 쉽지 않다. 본 논문에서는 유튜브 동영상의 루간다어 의견 감성 분석을 위한 댓글 수집 방안을 제안하고, 선택된 기계학습과 딥러닝 분류 알고리즘을 사용하여 수집된 158개의 댓글의 적합성을 평가한다. 주어진 저자원 상황의 루간다어 댓글에 대한 10겹 교차검증에서, 수집된 데이터는 기계학습에서는 Gaussian Naive Bayes(55%), 딥러닝에서는 Multilayer Perceptron sequential model scoring (68.8%)이 가장 좋은 성능을 보였다.
#Luganda #저자원 언어 #감성분석 #유튜브 댓글 #의견 마이닝 #Low-resource language #Sentiment Analysis #YouTube Comments #Opinion Mining

목차

요약
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Proposed Approach
Ⅲ. Experimental Process
Ⅳ. Results and Discussion
Ⅴ. Conclusion
References

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
Wikipedia / The Free Encyclopedia google schola B. E. Sawe / What Languages Are Spoken in Uganda? / WorldAtlas.Com google schola D. M. Eberhard / Ethnologue: Languages of the World / SIL International google schola Uganda Communications Commision / 2017 / Post, Broadcasting and Telecommunications Market & Industry Q3 Report google schola A. U. R. Khan / 2016 / Naïve Multi-Label Classification of YouTube Comments Using Comparative Opinion Mining / Procedia Computer Science 82:57~64 google schola

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