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문제 정의
- 기존 텍스트 마이닝 연구가 정보를 추출하는데 중점을 둔 것과 달리 오피니언 마이닝에서는 텍스트에 내재된 감성으로부터 호/불호의 의견을 추출하는 것을 목적으로 한다. 인터넷 댓글이나 트위터와 같은 SNS의 텍스트는 비교적 짧은 문장에 작성자의 주관적인 의견과 표현들이 많이 포함된 글이라는 점에서 이 분야의 연구 대상으로 많이 활용되고 있다.
- 본 논문에서는 기존 반자동 감성 분류의 문제점을 보완하기 위하여 심리학적 감정들을 기반으로 하여 소셜 웹에 나타나는 감성들을 분류함으로써 자동 분류의 기초 자료를 구축하고자 한다. 이를 위하여 소셜 웹 데이터로부터 감성을 추출하는 프로세스를 제안하고 이로부터 일련의 감성 카테고리를 제시한다.
- 앞에서 언급한 것처럼 감성의 종류에 대한 분류는 관점에 따라 다르고, 또한 분류의 목적에 따라 달라진다. 본 논문에서는 이슈가 쉽게 드러나는 제품이나 국가 정책 등을 주제로 하는 소셜 웹의 텍스트를 대상으로 주요 감성을 분류하고자 한다.
- 따라서 앞으로의 오피니언 마이닝에서는 의견에 대한 단순한 감성의 강도뿐만 아니라 그 의견의 근거가 되는 감성의 종류도 요구될 수 있다. 이를 위하여 본 논문에서는 합리적인 감성의 기준으로 심리학적 기본 감정들을 감성 분류 기준에 맞춰 기본 감성으로 정의하고자 한다. 그리고 실제로 소셜 웹에서 표현되고 있는 감성들의 분포를 반영하기 위하여 소셜 웹의 텍스트를 분석하여 그로부터 기본 감성 카테고리를 재분류하고자 한다.
- 그리고 실제로 소셜 웹에서 표현되고 있는 감성들의 분포를 반영하기 위하여 소셜 웹의 텍스트를 분석하여 그로부터 기본 감성 카테고리를 재분류하고자 한다. 본 논문에서는 이러한 목적을 위하여 감성 카테고리를 구축하는 방법을 제안하고 그 결과로 새로 분류된 감성 카테고리를 제시한다.
- 앞 절에서 정의한 기본 감성은 인지적인 판단으로 구성한 감성들이기 때문에 실제 소셜 웹의 텍스트에서 나타나는 감성과는 차이가 날 수 있다. 본 논문에서는 소셜 웹의 텍스트를 분석하여 감성 정보를 추출함으로써 기본 감성에 없는 새로운 감성을 도출하거나 기존 감성을 삭제하거나 통합하여 기본 감성의 카테고리를 재분류하고자 한다.
- 1절에서 정의한 기본 감성은 감성 정보 추출 과정에서 감성 정보의 분포에 따라 재분류된다. 본 논문에서는 재분류 과정에서 표 5에 나타낸 것과 같은 몇 가지 규칙을 제시한다.
- 이 방식은 텍스트의 의견의 방향을 결정하기에는 적합하지만 그 의견에 대한 감성의 종류와 같은 상세한 오피니언 마이닝을 수행하기에는 충분한 정보를 제공하지 못한다. 본 논문에서는 감성의 극성과 함께 감성의 카테고리를 분류하는 방법을 제안함으로써 새로운 감성 분류 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 본 논문에서는 심리학에서 제시하는 감정 분류를 기본 감성으로 하고, 감성 정보 프레임을 설정하여 이를 기준으로 소셜 웹의 텍스트를 분석하여 기본 감성을 수정하는 방법을 제안하였다.
가설 설정
- 3.1절에서 정의한 기본 감성은 감성 정보 추출 과정에서 감성 정보의 분포에 따라 재분류된다. 본 논문에서는 재분류 과정에서 표 5에 나타낸 것과 같은 몇 가지 규칙을 제시한다.
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