MUSE 감성주석코퍼스 구축을 위한 분류 체계 및 태그셋 연구

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 실제 사용자 생성 오피니언 문서인 트윗글을 기반으로
한 대용량의 감성주석코퍼스를 구축하기 위해 우선적으로 요구되는 감성
주석 분류 체계와 그 태그셋 논의를 목적으로 한다. 트윗단위 감성주석코
퍼스(SESAC)의 구축을 위해 긍정, 부정, 중립, 복합, 객관, 판단불가 등
6가지 오피니언 극성 분류 기준을 제안하였다. 또한 토큰단위 감성주석코
퍼스(TOSAC)의 구축을 위하여 대상(Target), 자질(Feature), 감성어
휘(Sentiment), 오피니언 서술자(Opinion Holder), 시간 표현(Time
Expression), 극성전환장치(PSD), 극성 강조어(Polarity Intensifier),
의견 출처(Opinion Source), 구단위 극성(Frozen Phrase), 문장단위 극
성(Frozen Sentence), 이모티콘 극성(Emoticon) 등 총 12가지의 오피
니언 분류 체계를 제안하였다.

목차 (Table of Contents)

• 1. 머리말
• 2. 국내외 관련 연구 소개
• 3. 감성주석코퍼스 구축을 위한 몇 가지 전제적 논의
• 4. 트윗단위 주석코퍼스 SESAC 구축을 위한 분류기준 제안
• 5. 토큰단위 주석코퍼스 TOSAC 구축을 위한 분류기준 제안
• 6. 결론 및 향후 연구 방향

참고문헌 (Reference)

1 홍초희, "트윗 감정 분류를 위한 다양한 기계학습 자질에 대한 비교 연구" 한국콘텐츠학회 12 (12): 471-478, 2012

2 신동혁, "온라인 후기글 문서에 나타난 ‘좀’의 실현 양상과 극성 전환에 대한 연구" 우리말학회 (44) : 81-119, 2016

3 남지순, "오피니언 극성을 전환하는 한국어 부정표현 자동 인식을 위한 연구" 언어연구소 (57) : 61-94, 2012

4 남지순, "오피니언 극성 전환 장치 ‘너무’와 공기하는 서술어 유형에 대한 연구" 한국언어과학회 19 (19): 89-123, 2012

5 Paumier, S., "Unitex Users' Manual"

6 Go, A., "Twitter sentiment classification using distant supervision" Stanford University 2009

7 Pak, A., "Twitter based system : Using Twitter for Disambiguating Sentiment Ambiguous Adjectives" 436-439, 2010

8 Pak, A., "Twitter as a Corpus for Sentiment Analysis and Opinion Mining" 2010

9 Doddington, G., "The Automatic Content Extraction (ACE) Program – Tasks, Data, and Evaluation" 837-840, 2004

10 신효필, "Specifications and Analysis of the Korean Sentiment Analysis Corpus" 언어교육원 49 (49): 227-250, 2013

11 Liu, B., "Sentiment Analysis and Opinion Mining" Morgan & Claypool Publishers 2012

12 신수미, "SNS 데이터 분석을 위한 감성용어 분류기법 연구" 한국정보과학회 560-562, 2015

13 Shin, H., "Korean Subjectivity Markup Language Guideline (v.1.2)"

14 Nam, J., "Korean Electronic Dictionary DECO" Hankuk University of Foreign Studies 2015

15 김문형, "KOSAC(Korean Sentiment Analysis Corpus) : 한국어 감정 및 의견 분석 코퍼스" 한국정보과학회 650-652, 2013

16 Wiebe, J., "Instructions for annotating opinions in newspaper articles" Department of Computer Science, University of Pittsburgh 2002

17 Wilson, T., "Fine-Grained Subjectivity and Sentiment Analysis: Recognizing the Intensity, Polarity, and Attitudes of Private States" University of Pittsburgh 2008

18 Sekine, S., "Extended named entity hierarchy" 2002

19 Saif, H., "Evaluation datasets for Twitter Sentiment Analysis : a survey and a new dataset, the STS-Gold" 2013

20 이창기, "Conditional Random Fields를 이용한 세부 분류 개체명 인식" 한국정보과학회 언어공학연구회 268-272, 2006

21 Brunstein, A., "Annotation guidelines for answer types"

22 Shin, H., "Annotation Scheme for Constructing Sentiment Corpus in Korean" 181-190, 2012

23 Wiebe, J., "Annotating Expressions of Opinions and Emotions in Language" 39 (39): 164-210, 2005

24 Nam, J., "A novel dichotomy of the Korean adverb nemwu in opinion classification" John Benjamins Publishing Company 38 (38): 169-207, 2014