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감정 분류를 위한 한국어 감정 자질 추출 기법과 감정 자질의 유용성 평가
A Korean Emotion Features Extraction Method and Their Availability Evaluation for Sentiment Classification 원문보기

인지과학 = Korean journal of cognitive science, v.19 no.4, 2008년, pp.499 - 517  

황재원 (동아대학교 컴퓨터공학과) ,  고영중 (동아대학교 컴퓨터공학과)

초록
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본 논문에서는 한국어 감정 분류에 기반이 되는 감정 자질 추출의 효과적인 추출 방법을 제안하고 평가하여, 그 유용성을 보인다. 한국어 감정 자질 추출은 감정을 지닌 대표적인 어휘로부터 시작하여 확장할 수 있으며, 이와 같이 추출된 감정 자질들은 문서의 감정을 분류하는데 중요한 역할을 한다. 문서 감정 분류에 핵심이 되는 감정 자질의 추출을 위해서는 영어 단어 시소러스 유의어 정보를 이용하여 자질들을 확장하고, 영한사전을 이용하여 확장된 자질들을 번역하여 감정 자질들을 추출하였다. 추출된 한국어 감정 자질들을 평가하기 위하여, 이진 분류 기법인 지지 벡터 기계(Support Vector Machine)를 사용해서 한국어 감정 자질로 표현된 입력문서의 감정을 분류하였다. 실험 결과, 추출된 감정 자질을 사용한 경우가 일반적인 정보 검색에서 사용하는 내용어(Content Word) 기반의 자질을 사용한 경우보다 약 14.1%의 성능 향상을 보였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we propose an effective emotion feature extraction method for Korean and evaluate their availability in sentiment classification. Korean emotion features are expanded from several representative emotion words and they play an important role in building in an effective sentiment classi...

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