한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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Naïve Bayes와 SVM을 이용한 트위터 데이터의 긍정/부정 의견 자동분류 결과 분석

Initial Analysis of Positive/Negative Opinion Classification of Twitter Data Using Naïve Bayes and SVM

  • 조희련 (연세대학교 미래융합기술연구소) ;
  • 김성국 (연세대학교 글로벌융합공학부)
  • Cho, Heeryon (Yonsei Institute of Convergence Technology, Yonsei University) ;
  • Kim, Songkuk (School of Integrated Technology, Yonsei University)
  • 발행 : 2012.04.26
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초록

'나꼼수 비키니 시위'에 대 긍정적(지지), 부정적(비판) 의견을 담은 트위터 데이터를, 단어의 출현에 주목하여 Naïve Bayes (NB)와 Support Vector Machine (SVM)을 적용하여 자동분류 한 결과, NB가 75.98%로, 73.65%인 SVM 보다 약간 더 나은 성능을 보였다. 본 실험을 통해, 기계학습을 이용한 대중의견(opinion) 자동분류 시스템을 실용화할 때의 고려사항에 대해 살펴 본다.

키워드

과제정보

연구 과제 주관 기관 : 정보통신산업진흥원