Acknowledgement
이 논문은 2020년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임(No.2020-0-00368, 뉴럴-심볼릭(neural-symbolic) 모델의 지식 학습 및 추론 기술 개발)
Annual Conference on Human and Language Technology (한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리))
- 2020.10a
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- Pages.313-316
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- 2020
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- 2005-3053(pISSN)
Movie Revies Sentiment Analysis Considering the Order in which Sentiment Words Appear
감성 단어 등장 순서를 고려한 영화 리뷰 감성 분석
- Kim, Hong-Jin (Kangwon National University Department of Computer and Communications Engineering) ;
- Kim, Dam-Rin (Kangwon National University Department of Computer and Communications Engineering) ;
- Kim, Bo-Eun (Konkuk University Department of Artificial Inteligence) ;
- Oh, Shin-Hyeok (Kangwon National University Department of Computer and Communications Engineering) ;
- Kim, Hark-Soo (Konkuk University Department of Artificial Inteligence)
- 김홍진 (강원대학교 컴퓨터정보통신공학전공) ;
- 김담린 (강원대학교 컴퓨터정보통신공학전공) ;
- 김보은 (건국대학교 인공지능학과) ;
- 오신혁 (강원대학교 컴퓨터정보통신공학전공) ;
- 김학수 (건국대학교 인공지능학과)
- Published : 2020.10.14
Abstract
감성 분석은 문장의 감성을 분석해 긍정 또는 부정으로 분류하는 작업을 의미한다. 문장에 담긴 감성을 파악해야 하기 때문에 문장 전체를 이해하는 것이 중요하다. 그러나 한 문장에 긍정과 부정의 이중 극성이 동존하는 문장은 감성 분석에 혼동이 생길 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 단어의 감성 점수 예측을 통해 감성 단어 등장 순서를 고려한 감성 분석 모델을 제안한다. 또한 최근 다양한 자연어 처리 분야에서 좋은 성능을 보이는 사전 학습 언어 모델을 활용한다. 실험 결과 감성 분석 정확도 90.81%로 기존 모델들에 비해 가장 좋은 성능을 보였다.