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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.46 No.8
- 발행연도
- 2019.8
- 수록면
- 800 - 813 (14page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2019.46.8.800
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딥러닝을 이용한 감성분석에서는 감성이 레이블 된 많은 양의 학습데이터가 필요하다. 그러나 사람이 직접 감성을 레이블 하는 것은 시간과 비용에 제약이 있고 많은 데이터에서 감성분석에 적합한 충분한 양의 데이터를 수집하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 기존의 감성사전을 활용하여 감성점수를 매긴 후 감성 변환 요소가 존재하면 의존 구문 분석 및 형태소 분석을 수행해 감성점수를 재설정하여 감성이 레이블 된 대용량 학습데이터를 자동 생성하는 방안을 제안한다. 감성변환 요소로는 감성 반전, 감성 활성화, 감성 비활성화가 있으며 감성점수가 높은 Top-k의 데이터를 추출하였다. 실험 결과 수작업에 비해 짧은 시간에 대용량의 학습데이터를 생성하였으며 학습데이터의 양이 증가함에 따라 딥러닝의 성능이 향상됨을 확인하였다. 그리고 감성사전만을 사용한 모델의 정확도는 80.17%, 자연어처리 기술을 추가한 제안 모델의 정확도는 89.17%로 9%의 정확도 향상을 보였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 제안방안
4. 실험
5. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (36)
참고문헌 신청
S. Park and B. On, "Latent topics-based product reputation mining," Journal of Intelligence and Information Systems, Vol. 23, No. 2, pp. 39-70, 2017. (in Korean)
S, Seo and J. Kim, "Sentiment Analysis Research Trend Based on Deep Learning," The Korea Multimedia Society, Vol. 20, No. 3, pp. 8-22, 2016. (in Korean)
H. Koo, "Artificial Intelligence and Deep Learning Treads," The Korean Institute of Electrical Engineers, Vol. 67, No. 7, pp. 7-12, 2018. (in Korean)
M. Choi and B. On, "A Method of Constructing Large-Scale Train Set Based on Sentiment Lexicon for Improving the Accuracy of Deep Learning Model," Proc. of the 30th Annual Conference on Human & Cognitive Language Technology, pp. 106-111, 2018. (in Korean)
nlpkang [Online]. Available: https://cafe.naver.com/nlpkang/17 (downloaded 2018, Sep)
S, Seo and J. Kim, "Sentiment Analysis Research Trend Based on Deep Learning," The Korea Multimedia Society, Vol. 20, No. 3, pp. 8-22, 2016. (in Korean)
H. Koo, "Artificial Intelligence and Deep Learning Treads," The Korean Institute of Electrical Engineers, Vol. 67, No. 7, pp. 7-12, 2018. (in Korean)
M. Choi and B. On, "A Method of Constructing Large-Scale Train Set Based on Sentiment Lexicon for Improving the Accuracy of Deep Learning Model," Proc. of the 30th Annual Conference on Human & Cognitive Language Technology, pp. 106-111, 2018. (in Korean)
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