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NTIS 바로가기한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems, v.22 no.5, 2012년, pp.563 - 569
장문수 (서경대학교 컴퓨터과학과)
The studies of opinion mining or sentiment analysis have been the focus with social web proliferation. Sentiment analysis requires sentiment resources to decide its polarity. In the existing sentiment analysis, they have been built resources designed with intensity of sentiment polarity and decided ...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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자동 분류 기법은 어떤 장단점이 있는가? | 텍스트에서 감성 정보를 추출하는 방법은 정보검색 기술을 이용하는 자동 추출 방법[3][4]와 심리학적 지식을 이용하는 방법, 그리고 컴퓨터 기술과 사람의 인지 능력을 이용한 반자동 추출 방법[5]로 나눌 수 있다. 자동 분류 기법은 구축 비용이 비교적 적게 든다는 것과 대용량의 정보를 이용할 수 있다는 장점이 있지만 자연어 처리 능력과 감성 관련 리소스의 부족으로 일정 이상의 성능을 내기 어렵다. 반면 심리학에서 연구되어온 감정(emotion)1) 분류를 그대로 이용하게 되면 현실적인 감성 분류과 일치하지 않는 경우가 많이 발생한다. | |
텍스트에서 감성 정보를 추출하는 방법은 어떻게 나누어 지는가? | 텍스트에서 감성 정보를 추출하는 방법은 정보검색 기술을 이용하는 자동 추출 방법[3][4]와 심리학적 지식을 이용하는 방법, 그리고 컴퓨터 기술과 사람의 인지 능력을 이용한 반자동 추출 방법[5]로 나눌 수 있다. 자동 분류 기법은 구축 비용이 비교적 적게 든다는 것과 대용량의 정보를 이용할 수 있다는 장점이 있지만 자연어 처리 능력과 감성 관련 리소스의 부족으로 일정 이상의 성능을 내기 어렵다. | |
반자동 추출 방법의 단점은 무엇인가? | 위 두 방법의 대안으로 제시되고 있는 반자동 추출 방법은 일반적으로 대용량 코퍼스 문장들로부터 단어들의 출현 빈도를 측정하여 그 중에서 고빈도 단어에 대해서 사람이 감성어를 찾아내는 방법을 사용한다. 그러나 이 방법에서는 사람이 감성어 후보를 볼 때 그 감성어가 사용된 용례를 확인하기 어렵기 때문에 적절한 감성을 지정하지 못할 수도 있다. |
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Jae-Seok Myung, Dong-Joo Lee and Sang-Goo Lee, "A Korean Product Review Analysis System Using a Semi-Automatically Constructed Semantic Dictionary," Journal of KI ISE: Software and Applications, vol. 35, no. 6, pp. 392-403, 2008.
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