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잠재 구조적 SVM을 활용한 감성 분석기
Sentiment Analysis using Latent Structural SVM
- 양승원;
- 이창기
초록
본 연구에서는 댓글(음식점/영화/모바일제품) 및 도메인이 없는 트위터 데이터에 대한 감성 분석을 수행하고, 각 문장에 대한 object(or aspect)와 opinion word를 추출하는 시스템을 개발하고 평가한다. 감성 분석을 수행하기 위해 Structural SVM 알고리즘과 Latent Structural SVM 알고리즘을 사용하여 비교 평가하였으며, 실험 결과 Latent Structural SVM이 더 좋은 성능을 보였으며, 구문 분석을 통해분석된 VP, NP정보를 활용하여 object(aspect)와 opinion word를 추출할 수 있음을 보였다. 또한, 실제서비스에 활용하기 위해 감성 탐지기를 개발하고 평가하였다.
키워드
감성 탐지기; 감성 분석기; 평판 분석; Latent Structural SVM; 감성 단어; sentiment detector; opinion mining; sentiment analysis; Latent Structural SVM; opinion word
- 제목
- 잠재 구조적 SVM을 활용한 감성 분석기
- 제목 (타언어)
- Sentiment Analysis using Latent Structural SVM
- 저자
- 양승원; 이창기
- 발행일
- 2016-05
- 유형
- Y
- 권
- 22
- 호
- 5
- 페이지
- 240 ~ 245