RISS 검색 - 국내학술지논문 상세보기

국문 초록 (Abstract)

온라인 뉴스는 기존의 신문을 대체하였고, 우리가 정보에 접근하고 공유하는 방법에 큰 변화를 가져왔다. 뉴스 웹사이트들은 사용자가 댓글을 남길 수 있는 기능을 오랜 시간동안 제공하였...

온라인 뉴스는 기존의 신문을 대체하였고, 우리가 정보에 접근하고 공유하는 방법에 큰 변화를 가져왔다. 뉴스 웹사이트들은 사용자가 댓글을 남길 수 있는 기능을 오랜 시간동안 제공하였고, 그 중 몇몇 뉴스 웹사이트에서는 뉴스 기사들에 대한 사용자의 반응들을 크라우드소싱(crowdsource)하기 시작했다. 감정분석 분야에서는 텍스트에 반영된 감정과 반응들을 컴퓨팅적으로 모델링하기 위한 시도를 하고 있다. 본 연구에서는 뉴스 기사에 대한 반응들이 뉴스 본문과 수학적인 상관관계를 갖는지 밝히기 위해, 사용자로부터 생성된 다섯 가지의 감정 라벨(label)을 사용하여 10가지 카테고리(category)에 해당하는 100,000개 이상의 뉴스 기사들을 분석한다. 본 연구에서는 전처리과정이 최소한으로 필요하고 기계학습이 적용하지 않아도 되는 간단한 감정 분석 알고리즘(algorithm)을 제안한다. 우리는 이 모델이 한국어와 같은 형태론적으로 복잡한 언어에도 효과적이라는 것을 증명한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Online news has replaced the traditional newspaper and has brought about a profound transformation in the way we access and share information. News websites have had the ability for users to post comments for quite some time, and some have also begun to crowdsource reactions to news articles. The field of sentiment analysis seeks to computationally model the emotions and reactions experienced when presented with text. In this work, we analyze more than 100,000 news articles over ten categories with five user-generated emotional annotations to determine whether or not these reactions have a mathematical correlation to the news body text and propose a simple sentiment analysis algorithm that requires minimal preprocessing and no machine learning. We show that it is effective even for a morphologically complex language like Korean.

목차 (Table of Contents)

Abstract
요약
1. Introduction
2. Related Work
3. Model

Abstract
요약
1. Introduction
2. Related Work
3. Model
4. Experiment
4.1 Dataset
4.2 Method
4.3 Results & Analysis
5. Conclusion & Future Work
REFERENCES

참고문헌 (Reference)

1 김진옥, "한글 텍스트의 오피니언 분류 자동화 기법" 한국정보과학회 38 (38): 423-428, 2011

2 서지훈, "한국 문법의 반의어 규칙을 적용한 오피니언 감성사전 설계" 한국정보기술학회 13 (13): 109-117, 2015

3 허윤아, "전통문화 콘텐츠 표준체계를 활용한 자동 텍스트 분류 시스템" 한국융합학회 8 (8): 39-47, 2017

4 송종석, "상품평 극성 분류를 위한 특징별 서술어 긍정/부정 사전 자동 구축" 한국정보과학회 38 (38): 157-168, 2011

5 김진수, "빅데이터 분석을 이용한 문단 내의 감정 예측" 한국디지털정책학회 14 (14): 267-273, 2016

6 K. H. Lin, "What Emotions do News　Articles Trigger in their Readers?" ACM 38 (38): 733-734, 2007

7 A. Pak, "Twitter as a Corpus for Sentiment Analysis and Opinion Mining" 10 : 2010

8 B. Pang, "Thumbs Up?: Sentiment Classification using Machine Learning Techniques" Association for Computational Linguistics 10 : 79-86, 2002

9 L. Qu, "The Bag-of-Opinions Method for Review Rating Prediction from Sparse Text Patterns" Association for Computational Linguistics 913-921, 2010

10 X. Fang, "Sentiment Analysis Using Product Review Data" 2 (2): 5-, 2015