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문제 정의
- 이는 WUP 유사도 측정 방법은 LCS의 깊이와 함께 워드넷 분류 체계의 두 단어의 깊이를 고려하기 때문에 두 단어 사이의 경로의 길이만을 측정 하는 Path Length 유사도 방법 보다 더욱 좋은 유사도 값을 측정 할 수 있었다. 따라서 본 논문에서는 성능이 Path Length 보다 우수하다고 판단되는 WUP 유사도 측정방법을 가지고 단어 사이의 유사도를 측정하였다.
- 하지만 기존 연구들에서는 사용자의 감정을 측정하기 위해서 SNS의 한 가지 특징만을 고려하여 사용자의 감정을 분석한다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 기존 연구의 문제점을 해결하기 위해 SNS의 다양한 특징 중 이미지 정보에서 측정된 사용자의 감정과 텍스트 정보에서 측정된 사용자의 감정의 유사도를 측정해 더욱 정확한 사용자의 감정을 측정하는 방법을 제안하고자 한다.
- 본 논문에서는 이미지 기반의 버티컬 SNS의 한 종류인 인스타그램을 활용하여 사용자의 감정정보를 측정하기 위한 방법을 제안하였다. 감정정보를 측정하기 위해 사용된 정보로는 사용자가 인스타그램에 올린 이미지 정보에서 그랩컷 알고리즘을 사용하여 추출한 객체의 대표 색상을 통해 추출된 감정어휘 리스트와 그 이미지에 따른 댓글 정보들을 수집한 댓글을 이용한 감정 형용사가 사용되었다.
- 본 논문에서는 인스타그램에서 사용자가 게시한 이미지와 이미지에 작성된 댓글을 분석하여 사용자의 감정정보를 측정하기 위한 방법을 제안한다. Fig.
- 게시된 이미지는 인스타그램 내에서 다른 사용자들이 작성한 댓글을 통해 공유되는 감정을 형성한다. 본 논문에서는 인스타그램에서 사용자가 올린 이미지와 이미지에 작성된 댓글 정보를 함께 분석하여 사용자의 감정정보를 측정하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 본 논문의 구성은 다음과 같다.
- 본 연구에서는 기존 [18]의 유사도 측정방법에서 사용된 Path Length 유사도 측정 방법과 WUP(Wu&Palmer) 유사도 측정 방법을 비교 평가하는 실험을 하였다.
- 인스타그램은 기존 텍스트 기반의 SNS가 아닌 이미지 기반의 SNS이며, 이미지를 통해 사람들과 정보와 감정을 공유한다. 본 절에서는 사용자가 게시하는 이미지 내 객체정보를 추출하고 이를 통하여 감정어휘 리스트를 추출하는 방법에 관해 기술한다. 실험에 사용된 데이터는 인스타그램 OpenAPI를 사용해 157개 이미지와 이미지에 작성된 댓글 11,998개를 수집하였다.
- 2와 같이 댓글로 표현한다. 본 절에서는 수집된 댓글을 통해 감정 형용사를 추출하는 방법에 관해 기술한다.
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