강건한 한국어 상품평의 감정 분류를 위한 패턴 기반 자질 추출 방법

초록

기계 학습 기반의 많은 감정 분류 시스템들은 문장으로부터 언어적 자질을 추출하기 위하여 형태소 분석기를 사용한다. 그러나 온라인 상품평에는 많은 띄어쓰기 오류 및 철자 오류가 포함되어 있어서 일반적으로 형태소 분석기가 좋은 성능을 내기 어려우며, 기반 시스템의 낮은 성능은 감정 분류 시스템의 성능하락을 초래한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 어절 패턴과 음운 패턴의 최장일치 매칭(matching)에 기반한 자질 추출 방법을 제안한다. 두 종류의 패턴은 대용량의 품사 부착 말뭉치로부터 자동으로 구축된다. 어절 패턴은 명사, 동사와 같은 내용어를 포함하는 어절들로 구성되며, 음운 패턴은 동사나 형용사와 같은 용언의 초성과 중성의 쌍으로 구성된다. 음운 패턴에 초성과 중성만을 사용한 이유는 철자 오류에 영향을 덜 받기 때문이다. 제안 방법을 평가하기 위하여 SVM(Support Vector Machine)을 기계 학습기로 사용하는 감정 분류 시스템을 구현하였다. 한국어 상품평에 대한 실험에서 제안 방법을 자질 추출 모듈로 사용하는 감정 분류 시스템이 형태소 분석기를 사용하는 것보다 우수한 성능을 보였다.

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