모바일 기기가 발전함에 따라 소셜 네트워크 서비스는 생활에 깊게 파고들어 사회 이슈 및 여론의 조성에 까지 영향을 끼치며, 개인의 의견 표출의 장이 되기도 한다. 특히 오프라인의 인간관계와 영향이 적은 트위터는 각종 사회 정치 이슈 및 특정 제품 또는 인물에 대한 언급이 잦다. 트위터를 통한 트렌드 분석, 제품 수요의 분석 등은 지속적으로 연구되어 사용자에게 서비스로 제공되고 있다. 이처럼 트위터의 데이터를 활용하고자 하는 움직임은 계속 있어왔으나, 트위터를 통한 ...
모바일 기기가 발전함에 따라 소셜 네트워크 서비스는 생활에 깊게 파고들어 사회 이슈 및 여론의 조성에 까지 영향을 끼치며, 개인의 의견 표출의 장이 되기도 한다. 특히 오프라인의 인간관계와 영향이 적은 트위터는 각종 사회 정치 이슈 및 특정 제품 또는 인물에 대한 언급이 잦다. 트위터를 통한 트렌드 분석, 제품 수요의 분석 등은 지속적으로 연구되어 사용자에게 서비스로 제공되고 있다. 이처럼 트위터의 데이터를 활용하고자 하는 움직임은 계속 있어왔으나, 트위터를 통한 감성분석에 대한 연구는 활발하지 않은 실정이다. 감성 분석은 데이터의 통계화에 그치지 않고 패턴을 파악하거나 극성을 계산하여 사용자의 인식을 파악할 수 있는 기술이다. 국내에는 이런 감성 분석 알고리즘에 대한 연구가 부족할 뿐 아니라 감성 사전의 구축이 미비하고 대부분 기계학습을 통한 감성 분석에 치중하고 있기 때문에 한국어 문법에 기초한 감성 분석 알고리즘의 연구는 미흡하고 부족한 실정이다. 본 논문에서는 이러한 부분을 고려하여 트위터 데이터의 활용과 한국어 감성 분석을 위한 알고리즘 및 감성분석 시스템을 제안한다. 주제어와 관련된 트윗의 문장의 극성을 문장과 형태소, 단어 단위로 분석하고 각 극성을 계산함으로서 문장 구성이 단순하고 짧은 트위터 데이터 분석에 최적화한 감성 분석 알고리즘을 제시하였다. 극성 분석을 위하여 한국어 감성 사전의 구축이 요구되었기에, SentiWordNet이라는 영어 감성사전의 데이터를 추출하여 제시한 알고리즘에 맞게 재구성하고 경량화 한 뒤 한국어로 번역하여 특정 분야에 특화되지 않은 범용적인 한국어 감성 사전을 구축하였다.
모바일 기기가 발전함에 따라 소셜 네트워크 서비스는 생활에 깊게 파고들어 사회 이슈 및 여론의 조성에 까지 영향을 끼치며, 개인의 의견 표출의 장이 되기도 한다. 특히 오프라인의 인간관계와 영향이 적은 트위터는 각종 사회 정치 이슈 및 특정 제품 또는 인물에 대한 언급이 잦다. 트위터를 통한 트렌드 분석, 제품 수요의 분석 등은 지속적으로 연구되어 사용자에게 서비스로 제공되고 있다. 이처럼 트위터의 데이터를 활용하고자 하는 움직임은 계속 있어왔으나, 트위터를 통한 감성분석에 대한 연구는 활발하지 않은 실정이다. 감성 분석은 데이터의 통계화에 그치지 않고 패턴을 파악하거나 극성을 계산하여 사용자의 인식을 파악할 수 있는 기술이다. 국내에는 이런 감성 분석 알고리즘에 대한 연구가 부족할 뿐 아니라 감성 사전의 구축이 미비하고 대부분 기계학습을 통한 감성 분석에 치중하고 있기 때문에 한국어 문법에 기초한 감성 분석 알고리즘의 연구는 미흡하고 부족한 실정이다. 본 논문에서는 이러한 부분을 고려하여 트위터 데이터의 활용과 한국어 감성 분석을 위한 알고리즘 및 감성분석 시스템을 제안한다. 주제어와 관련된 트윗의 문장의 극성을 문장과 형태소, 단어 단위로 분석하고 각 극성을 계산함으로서 문장 구성이 단순하고 짧은 트위터 데이터 분석에 최적화한 감성 분석 알고리즘을 제시하였다. 극성 분석을 위하여 한국어 감성 사전의 구축이 요구되었기에, SentiWordNet이라는 영어 감성사전의 데이터를 추출하여 제시한 알고리즘에 맞게 재구성하고 경량화 한 뒤 한국어로 번역하여 특정 분야에 특화되지 않은 범용적인 한국어 감성 사전을 구축하였다.
As the development of mobile devices, social networks are affecting the composition of example to dig deeply into social life issues and public opinion must also be the head of an expression of personal opinion. Twitter in particular the relationships and the influence of offline is much less mentio...
As the development of mobile devices, social networks are affecting the composition of example to dig deeply into social life issues and public opinion must also be the head of an expression of personal opinion. Twitter in particular the relationships and the influence of offline is much less mention of the various socio-political issues and the specific product or person. The sentiment analysis of Twitter data is huge active in foreign country, but this Korean sentiment analysis based on Twitter data is a study on the inactive situation. The sentiment analysis algorithms to control the lack of pre-deployment and are focused on the sentiment analysis with machine learning research, Sentiment analysis is one of the most important technique on web marketing and political society, but sentiment analysis algorithm based on Korean grammar is inadequate and insufficient state. In this paper, we proposed an algorithm for Korean sensitivity analysis using Twitter data . By analyzing and calculating the polarity of the main sentence of tweets related to the proposed unit ‘morpheme’, sentiment analysis algorithms are optimized for simple and short sentence configurations such as Twitter data analysis.
As the development of mobile devices, social networks are affecting the composition of example to dig deeply into social life issues and public opinion must also be the head of an expression of personal opinion. Twitter in particular the relationships and the influence of offline is much less mention of the various socio-political issues and the specific product or person. The sentiment analysis of Twitter data is huge active in foreign country, but this Korean sentiment analysis based on Twitter data is a study on the inactive situation. The sentiment analysis algorithms to control the lack of pre-deployment and are focused on the sentiment analysis with machine learning research, Sentiment analysis is one of the most important technique on web marketing and political society, but sentiment analysis algorithm based on Korean grammar is inadequate and insufficient state. In this paper, we proposed an algorithm for Korean sensitivity analysis using Twitter data . By analyzing and calculating the polarity of the main sentence of tweets related to the proposed unit ‘morpheme’, sentiment analysis algorithms are optimized for simple and short sentence configurations such as Twitter data analysis.
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