한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리) (Annual Conference on Human and Language Technology)

한국정보과학회 언어공학연구회 (Human and Language Technology)
권호 표지

자질 가중치의 재조정을 통한 감정 분류

Sentiment Classification Using Feature Reweighting

  • 서형원 (한국해양대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 김형철 (한국해양대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 김재훈 (한국해양대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 이공주 (충남대학교 전기정보통신공학부)
  • Seo, Hyung-Won (Department of Computer Engineering, Korea Maritime University) ;
  • Kim, Hyung-Chul (Department of Computer Engineering, Korea Maritime University) ;
  • Kim, Jae-Hoon (Department of Computer Engineering, Korea Maritime University) ;
  • Lee, Kong-Joo (Division of Electrical and Computer Engineering, Chungnam National University)
  • 발행 : 2009.10.09
PDF 다운로드
⟨ 이전 논문 다음 논문 ⟩

초록

이 논문은 한글 뉴스 기사의 댓글에 대한 감정 분류 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기계학습을 이용하는데 본 논문에서는 자질의 가중치를 재조정하는 좀 색다른 방법을 제안한다. 일반적으로 댓글은 독자들이 특정 기사에 대해서 어떠한 감정을 가지고 있는지를 파악하는 중요한 단서가 된다. 그런데 독자들의 감정은 가사에 어떤 분야에 속하느냐에 영향을 받는다. 예를 들면 정치 기사는 부정적인 댓글은 많이 포함하고 있으며 인물 기사는 긍정적인 기사를 많이 포함한다. 이 논문은 이와 같은 댓글의 속성을 이용해서 기사의 원문과 기사의 분야 정보를 이용하여 가중치를 조정한다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해 신문 기사와 댓글을 수집하여 감정 말뭉치를 구축하였으며 감정자질을 추출하기 위해 감정 사전을 구축하였다. 제안된 시스템의 $F_1$ 척도는 92.2%였으며 원문의 감정 단어와 분야 정보가 댓글의 감정을 분류하는데 중요한 자질임을 알 수 있었다.

키워드