Annual Conference on Human and Language Technology (한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리))
- 2020.10a
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- Pages.321-326
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- 2020
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- 2005-3053(pISSN)
DecoFESA: A Hybrid Platform for Feature-based Sentiment Analysis Based on DECO-LGG Linguistic Resources with Parser and LSTM
DECO-LGG 언어자원 및 의존파서와 LSTM을 활용한 하이브리드 자질기반 감성분석 플랫폼 DecoFESA 구현
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Hwang, Changhoe
(DICORA, Hankuk University of Foreign Studies)
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- Yoo, Gwanghoon (DICORA, Hankuk University of Foreign Studies) ;
- Nam, Jeesun (DICORA, Hankuk University of Foreign Studies)
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황창회
(한국외국어대학교, DICORA 연구센터/언어인지과학과)
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- 유광훈 (한국외국어대학교, DICORA 연구센터/언어인지과학과) ;
- 남지순 (한국외국어대학교, DICORA 연구센터/언어인지과학과)
- Published : 2020.10.14
Abstract
본 연구에서는 한국어 감성분석 성능 향상을 위한 DECO(Dictionnaire Electronique du COreen) 한국어 전자사전과 LGG(Local-Grammar Graph) 패턴문법 기술 프레임에 의존파서 및 LSTM을 적용하는 하이브리드 방법론을 제안하였다. 본 연구에 사용된 DECO-LGG 언어자원을 소개하고, 이에 기반하여 의미 정보를 의존파서(D-PARS)와 페어링하는 한편 OOV(Out Of Vocabulary)의 문제를 LSTM을 통해 해결하여 자질기반 감성분석 결과를 제시하였다. 부트스트랩 방식으로 반복 확장될 수 있는 LGG 언어자원 및 알고리즘을 통해 수행되는 자질기반 감성분석 프로세스는 전용 플랫폼 DecoFESA를 통해 그 범용성을 확장하였다. 실험을 위해서 네이버 쇼핑몰의 '화장품 구매 후기글'을 크롤링하였으며, DecoFESA 플랫폼을 통해 현재 구축된 DECO-LGG 언어자원 기반의 감성분석 성능을 평가하였다. 이를 통해 대용량 언어자원의 구축과 이를 활용하기 위한 어휘 시퀀스 처리 알고리즘의 구현이 보다 정확한 자질기반 감성분석 결과를 제공할 수 있음을 확인하였다.