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감정어 추출을 통한 등장인물 성향 가시화 연구
Visualization Study of Character Type by Emotion Word Extraction 원문보기

한국컴퓨터정보학회 2013년도 제48차 하계학술발표논문집 21권2호, 2013 July 17, 2013년, pp.31 - 32  

백영태 (김포대학교 멀티미디어과) ,  박승보 (단국대학교 단국-삼성 모바일연구소)

초록
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본 논문에서는 영화의 등장인물의 성향을 파악하기 위해 시나리오의 대사로부터 감정어를 추출하고, 등장인물의 감정어들을 긍정, 부정, 중립의 3개로 단순화하여 등장인물의 성향을 가시화 시켜주는 방법을 제안한다. 대사로부터 감정어를 추출하기 위해 WordNet 기반의 감정어 추출 방법을 제안한다. WordNet은 단어 간에 상위어와 하위어, 유사어 등의 관계로 연결된 네트워크 구조의 사전이다. 이 네트워크 구조에서 최상위의 감정 항목과의 거리를 계산하여 단어별 감정량을 계산하여 대사를 30 차원의 감정 벡터로 표현한다. 등장인물별로 추출된 감정 벡터를 긍정, 부정, 중립의 3개의 차원으로 단순화 하여 등장인물의 성향을 표현한다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 영화 시나리오로부터 등장인물의 대화에 존재하는 감정어를 추출하는 방법과 추출된 감정어를 기반으로 등장인물의 성향을 분석하는 방법을 제안한다.
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