Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference (한국정보통신학회:학술대회논문집)
- 2017.05a
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- Pages.160-161
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- 2017
Sentiment Analysis and Opinion Mining: literature analysis during 2007-2016
감정분석과 오피니언 마이닝: 2007-2016
- Li, Jiapei (Wonkwang University) ;
- Li, Xiaomeng (Wonkwang University) ;
- Xiam, Xiam (Wonkwang University) ;
- Kang, Sun-kyung (Wonkwang University) ;
- Lee, Hyun Chang (Wonkwang University) ;
- Shin, Seong-yoon (Kunsan National University)
- Published : 2017.05.31
Abstract
Sentiment analysis and opinion mining is the field of study that analyzes people's opinions, sentiments, evaluations, attitudes, and emotions from written language Opinion mining and sentiment analysis(OMSA) as a research discipline has emerged during last 15 years and provides a methodology to computationally process the unstructured data mainly to extract opinions and identify their sentiments. The relatively new but fast growing research discipline has changed a lot during these years. This paper presents a scientometric analysis of research work done on OMSA during 2007-2016. For the literature analysis, research publications indexed in Web of Science (WoS) database are used as input data. The publication data is analyzed computationally to identify year-wise publication pattern, rate of growth of publications, research areas. More detailed manual analysis of the data is also performed to identify popular approaches (machine learning and lexcon-based) used in these publications, levels (documents, sentences or aspect-level) of sentiment analysis work done and major application areass of OMSA.
감정 분석 및 의견 마이닝은 지난 15 년 동안 연구 분야가 등장하면서 사람들의 의견, 감정, 평가, 태도 및 감정을 글쓰기 언어의 광산 및 감정 분석 (OMSA)에서 분석하고 계산 방법론을 제공하는 분야입니다 주로 비 구조화 된 데이터를 처리하여 의견을 추출하고 그들의 감정을 파악합니다. 상대적으로 새롭지 만 빠르게 성장하는 연구 분야는이 기간 동안 많이 바뀌 었습니다. 이 논문은 2007-2016 년 동안 OMSA에서 수행 된 연구 작업의 과학적 분석을 제시합니다. 문헌 분석을 위해 Web of Science (WoS) 데이터베이스에서 색인 된 연구 출판물을 입력 자료로 사용합니다. 출판 데이터는 계산 방식으로 분석되어 연도 별 출판 패턴, 출판물, 연구 분야의 성장률을 파악합니다. 이 간행물에서 사용되는 대중적 접근법 (기계 학습 및 어휘 기반), OMSA의 주요 응용 분야 및 정서 분석 작업의 수준 (문서, 문장 또는 측면 수준)을 식별하기 위해 데이터에 대한보다 상세한 수동 분석도 수행됩니다.