4차 산업혁명이 전 세계에 적용되었고, 최근 5G 서비스가 상용화됨에 따라 초연결 시대가 다가오고 있다. 인터넷은 사람과 사람을 이어주는 소통과 삶의 터전이 되고 있으며, 금융, 보험, 정부 민원 서비스 등 모든 업무 영역이 인터넷으로 처리될 만큼 전송 처리 속도가 빨라짐에 따라 데이터의 축적과 처리량도 늘어나게 되었다. 첨단 정보통신과 멀티미디어의 발전은 사람과 사람을 이어주는 사회 ...
4차 산업혁명이 전 세계에 적용되었고, 최근 5G 서비스가 상용화됨에 따라 초연결 시대가 다가오고 있다. 인터넷은 사람과 사람을 이어주는 소통과 삶의 터전이 되고 있으며, 금융, 보험, 정부 민원 서비스 등 모든 업무 영역이 인터넷으로 처리될 만큼 전송 처리 속도가 빨라짐에 따라 데이터의 축적과 처리량도 늘어나게 되었다. 첨단 정보통신과 멀티미디어의 발전은 사람과 사람을 이어주는 사회 인적 네트워크(Social Network)로 발달됨에 따라 소셜 네트워크는 사용자에게 대화(Conversation) 및 정보(Information)등을 전달하는 효율적인 매개체가 되었다. 초창기 소셜 네트워크는 정보를 전달하는 기능을 장점으로 들 수 있었지만, 오늘날의 소셜 네트워크는 테러계획, 자살계획 등 사회적 부작용이 심각해지고 있어 단점으로 거론되고 있다. 이에 본 연구에서는 오피니언 마이닝 분야 중 감정 분석(Emotion analysis)을 연구 주제로 선정하고 소셜 네트워크를 통해 공유되는 글의 내용을 긍정적 단어(Positive word), 부정적 단어(Negative word)로 구분하고 메시지의 단어들을 점수화한 감정표현단어 사전(Emotion dictionary)을 통해 메시지 속 감정을 연구해보고자 하였다. 본 논문에서는 자연어처리 기술을 통해 분류된 단어들을 데이터베이스 기반 감정표현단어 사전과의 대조작업을 통해 텍스트 감정 점수를 부여하는 방법을 제안하고, 그 결과를 분석하였다.
4차 산업혁명이 전 세계에 적용되었고, 최근 5G 서비스가 상용화됨에 따라 초연결 시대가 다가오고 있다. 인터넷은 사람과 사람을 이어주는 소통과 삶의 터전이 되고 있으며, 금융, 보험, 정부 민원 서비스 등 모든 업무 영역이 인터넷으로 처리될 만큼 전송 처리 속도가 빨라짐에 따라 데이터의 축적과 처리량도 늘어나게 되었다. 첨단 정보통신과 멀티미디어의 발전은 사람과 사람을 이어주는 사회 인적 네트워크(Social Network)로 발달됨에 따라 소셜 네트워크는 사용자에게 대화(Conversation) 및 정보(Information)등을 전달하는 효율적인 매개체가 되었다. 초창기 소셜 네트워크는 정보를 전달하는 기능을 장점으로 들 수 있었지만, 오늘날의 소셜 네트워크는 테러계획, 자살계획 등 사회적 부작용이 심각해지고 있어 단점으로 거론되고 있다. 이에 본 연구에서는 오피니언 마이닝 분야 중 감정 분석(Emotion analysis)을 연구 주제로 선정하고 소셜 네트워크를 통해 공유되는 글의 내용을 긍정적 단어(Positive word), 부정적 단어(Negative word)로 구분하고 메시지의 단어들을 점수화한 감정표현단어 사전(Emotion dictionary)을 통해 메시지 속 감정을 연구해보고자 하였다. 본 논문에서는 자연어처리 기술을 통해 분류된 단어들을 데이터베이스 기반 감정표현단어 사전과의 대조작업을 통해 텍스트 감정 점수를 부여하는 방법을 제안하고, 그 결과를 분석하였다.
This study is for experiment of Sentiment Analysis. We use lot of Sentiment words in conversation and sentence. The Sentiment word appears Happiness or Sadness of people. The word has power of life in our real life. The study focuses on the sentiment word for finding people who feel between Happines...
This study is for experiment of Sentiment Analysis. We use lot of Sentiment words in conversation and sentence. The Sentiment word appears Happiness or Sadness of people. The word has power of life in our real life. The study focuses on the sentiment word for finding people who feel between Happiness or Sadness.(but this study is not focused on happiness score.) In this study, Suggestion that study of unsupervised leaning using Morphology Analyzer(twitter), sample dataset(suicide note) and emotion dictionary. The dictionary and sample dataset are created by precedent thesis. This study is following steps. First, Dividing sentence for searching word using Morphology Analyzer, Second, Comparing each word on emotion dictionary, Third, Getting sum score of compare words. In the result, People get dangerous when the score is low or similar than index score of –16.85.
This study is for experiment of Sentiment Analysis. We use lot of Sentiment words in conversation and sentence. The Sentiment word appears Happiness or Sadness of people. The word has power of life in our real life. The study focuses on the sentiment word for finding people who feel between Happiness or Sadness.(but this study is not focused on happiness score.) In this study, Suggestion that study of unsupervised leaning using Morphology Analyzer(twitter), sample dataset(suicide note) and emotion dictionary. The dictionary and sample dataset are created by precedent thesis. This study is following steps. First, Dividing sentence for searching word using Morphology Analyzer, Second, Comparing each word on emotion dictionary, Third, Getting sum score of compare words. In the result, People get dangerous when the score is low or similar than index score of –16.85.
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