본 연구에서는 대중적인 소셜 네트워크 서비스 중 하나이며 많은 사람들이 다양한 의견을 공유하는 트위터를 대상으로 질의어(또는 주제어)에 적합한 의견을 지닌 트윗을 검색하는 방법론...
http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
https://www.riss.kr/link?id=A100093657
2014
Korean
KCI등재
학술저널
492-497(6쪽)
0
0
상세조회0
다운로드국문 초록 (Abstract)
본 연구에서는 대중적인 소셜 네트워크 서비스 중 하나이며 많은 사람들이 다양한 의견을 공유하는 트위터를 대상으로 질의어(또는 주제어)에 적합한 의견을 지닌 트윗을 검색하는 방법론...
본 연구에서는 대중적인 소셜 네트워크 서비스 중 하나이며 많은 사람들이 다양한 의견을 공유하는 트위터를 대상으로 질의어(또는 주제어)에 적합한 의견을 지닌 트윗을 검색하는 방법론을 제안한다. 기존의 의견 검색 시스템은 의견을 지닌 구절이 주어진 질의어나 화자와 관련이 없음에도 불구하고 그런 구절의 유무를 중요한 요소로 여겼다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 1) 의견 어구-질의어 관계, 2) 의견 어구-화자 관계, 그리고 3) 의견 어구의 의존 구문 역할 등의 구문 요소를 반영하는 방법을 고안하였다. 또한, 의견을 가진 트윗을 검색하기 위하여 질의어와의 적절성, 텍스트 정보, 사용자 정보, 트위터 특화 자질에 기반한 랭킹 학습 방법을 이용하였다. 실제 데이터를 이용한 실험 결과, 본 시스템은 기존 연구들보다 더 좋은 성능을 보이고 있다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
In this paper, we propose a method of retrieving opinioned tweets in Twitter, which is the one of the popular Social Network Services and shares diverse opinions among various users. In typical opinion retrieval systems, they may consider the presence...
In this paper, we propose a method of retrieving opinioned tweets in Twitter, which is the one of the popular Social Network Services and shares diverse opinions among various users. In typical opinion retrieval systems, they may consider the presence of sentiment phrases (subjectivity) as the important factor even if the subjective phrases are not related to a given query or speaker. To alleviate these problems, we utilized the syntactic structure of a sentence to identify the relationships between 1) subjectivity-query and 2) subjectivity-speaker and 3) the syntactic role of subjectivity. Besides, our learning-to-rank approach is trained to retrieve opinioned tweets based on queryrelevance, textual features, user information, and Twitter-specific features. Experimental results on real world data show that our proposed method can achieve better performance than several baseline methods in terms of precision and nDCG.
목차 (Table of Contents)
참고문헌 (Reference)
1 이경호, "신문기사로부터 추출한 최근동향에 대한 트위터 감성분석" 한국정보처리학회 2 (2): 731-738, 2013
2 W. Zhang, "UIC at TREC 2006 Blog Track" 2006
3 L. Jiang, "Target-dependent Twitter Sentiment Classification" 151-160, 2011
4 T. Wilson, "Recognizing Contextual Polarity in Phrase-Level Sentiment Analysis" 347-354, 2005
5 S. Gerani, "Proximity- Based Opinion Retrieval"
6 Z. Luo, "Opinion Retrieval in Twitter" 507-510, 2012
7 W. Zhang, "Opinion Retrieval from Blogs" 831-840, 2007
8 T. Joachim, "Generating Typed Dependency Parses from Phrase Structure Parses" 133-142, 2002
9 M. Marneffe, "Generating Typed Dependency Parses from Phrase Structure Parses" LREC 2006
10 X. Meng, "Entity-Centric Topic-Oriented Opinion Summarization in Twitter" 379-387, 2012
1 이경호, "신문기사로부터 추출한 최근동향에 대한 트위터 감성분석" 한국정보처리학회 2 (2): 731-738, 2013
2 W. Zhang, "UIC at TREC 2006 Blog Track" 2006
3 L. Jiang, "Target-dependent Twitter Sentiment Classification" 151-160, 2011
4 T. Wilson, "Recognizing Contextual Polarity in Phrase-Level Sentiment Analysis" 347-354, 2005
5 S. Gerani, "Proximity- Based Opinion Retrieval"
6 Z. Luo, "Opinion Retrieval in Twitter" 507-510, 2012
7 W. Zhang, "Opinion Retrieval from Blogs" 831-840, 2007
8 T. Joachim, "Generating Typed Dependency Parses from Phrase Structure Parses" 133-142, 2002
9 M. Marneffe, "Generating Typed Dependency Parses from Phrase Structure Parses" LREC 2006
10 X. Meng, "Entity-Centric Topic-Oriented Opinion Summarization in Twitter" 379-387, 2012
11 X. Huang, "A unified relevance model for opinion retrieval" 947-956, 2009
12 S. W. Lee, "A new generative opinion retrieval model integrating multiple ranking factor" 487-505, 2012
13 M. Zhang, "A Generation Model to Unify Topic Relevance and Lexicon-based Sentiment for Opinion Retrieval"
POI(Point Of Interest) 데이터 검색에서 문자열 유사도 측정 정확도 향상 기법
내장형 GPU 환경에서 CPU-GPU 간의 공유 캐시에서의 캐시 분할 방식의 필요성
개 회충 게놈 응용 사례에서 공개용 분석 툴을 사용한 드래프트 게놈 어셈블리 생성
학술지 이력
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2022 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2019-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | |
2016-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2014-09-16 | 학술지명변경 | 한글명 : 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 -> 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지외국어명 : Journal of KIISE : Computing Practices and Letters -> KIISE Transactions on Computing Practices | |
2013-04-26 | 학술지명변경 | 외국어명 : Journal of KISS : Computing Practices and Letters -> Journal of KIISE : Computing Practices and Letters | |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2008-10-02 | 학술지명변경 | 한글명 : 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 -> 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터외국어명 : Journal of KISS : Computing Practices -> Journal of KISS : Computing Practices and Letters | |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2002-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) |
학술지 인용정보
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.29 | 0.29 | 0.27 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.24 | 0.21 | 0.503 | 0.04 |