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저자정보
이형석 (한밭대학교) 정병훈 (한밭대학교) 전서연 (한밭대학교) 송인준 (한밭대학교) 김차종 (한밭대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2022년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2022.12
수록면
554 - 557 (4page)

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최근 유튜브 시장이 급속하게 성장하고 있음에 따라 영상에 작성되는 댓글의 양 또한 많아졌다. 댓글의 양이 많아짐에 따라 해당 영상을 업로드한 유튜브 크리에이터는 댓글을 일일이 확인할 수 없게 된다. 혹여나 많은 양의 댓글을 모두 읽는다고 해도 그 모든 댓글을 기억하고 통계화하기에는 많은 어려움이 따른다. 이 논문에서는 그러한 문제점을 해결하기 위해 서로 다른 장르의 유튜브 댓글을 수집해 긍・부정 라벨링을 거친 후, 이 댓글들을 샘플 데이터로 사용해 LSTM 기반의 모델을 학습시키고 이를 기반으로 분석을 원하는 영상의 모든 댓글을 감성분석하고, 더 나아가 유튜브 영상의 댓글에서 가져올 수 있는 부가적인 데이터를 분석해 통계화함으로 유튜브 크리에이터가 댓글을 일일이 확인할 필요 없어져 댓글을 읽는 시간을 단축하고, 분석을 마친 데이터를 유튜브 크리에이터가 한눈에 볼 수 있도록 시각화하는 시스템을 구현하였다.
#Sentiment Analysis #Data Preprocessing #Data Visualization #Web Service

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
참고문헌

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