Browse > Article
http://dx.doi.org/10.17662/ksdim.2019.15.1.087

Sentiment Analysis on Movie Reviews Using Word Embedding and CNN  

Ju, Myeonggil (한국교통대학교 소프트웨어학과)
Youn, Seongwook (한국교통대학교 소프트웨어학과)
Publication Information
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management / v.15, no.1, 2019 , pp. 87-97 More about this Journal
Abstract
Reaction of people is importantly considered about specific case as a social network service grows. In the previous research on analysis of social network service, they predicted tendency of interesting topic by giving scores to sentences written by user. Based on previous study we proceeded research of sentiment analysis for social network service's sentences, which predict the result as positive or negative for movie reviews. In this study, we used movie review to get high accuracy. We classify the movie review into positive or negative based on the score for learning. Also, we performed embedding and morpheme analysis on movie review. We could predict learning result as positive or negative with a number 0 and 1 by applying the model based on learning result to social network service. Experimental result show accuracy of about 80% in predicting sentence as positive or negative.
Keywords
Social Network Service; Sensitivity Prediction; Morpheme Analysis; Embedding; Learning;
Citations & Related Records
Times Cited By KSCI : 5  (Citation Analysis)
연도 인용수 순위
1 유혜림.송인국, "웹 서비스 형태 변화에 따른 소셜 네트워크 서비스의 진화," 인터넷정보학회지, 제11권, 제3호, 2010, pp.52-62.
2 장환석.장은영.정광용, "Word2Vec를 이용한 감성어 분석 방법," 한국정보과학회 한국소프트웨어종합학술대회 논문집, 2017, pp.661-663.
3 양민혁.정인선.김용채.조완섭, "SNS 데이터를 활용한 국내대학 인식 및 선호도 분석," 한국빅데이터서비스학회, 제1권, 제1호, 2014, pp.1-13.
4 이아름.방지선.김윤희, "SNS Big-data를 활용한 TV 광고 효과 분석 시스템 설계," 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지, 제21권, 제9호, 2015, pp.579-586.   DOI
5 서덕성.모경현.박재선.이기창.강필성, "워드임베딩과 그래프 기반 준지도학습을 통한 한국어 어휘 감성 점수 산출," 대한산업공학회지, 제43권, 제5호, 2017, pp.330-340.   DOI
6 김윤석.서영훈, "기계 학습을 이용한 한글 텍스트 감정 분류," 한국엔터테인먼트산업학회, 2013, pp.206-210.
7 Bird, S. and Loper, E., "NLTK: The Natural Language Toolkit," Cornell University, 2002.
8 박보국, "Python 환경에서 한글 형태소 분석기 패키지 KoNLPy 사용법," 부산대학교, 2014.
9 Mikolov, T. and Chen, K. and Corrado, G., "J. Dean, Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space," Cornell University, 2013.
10 이동훈.김관호, "Word2Vec 기반의 의미적 유사도를 고려한 웹사이트 키워드 선택 기법," 대한산업공학회, 제2017권, 제211호, 2017, pp.923-938.
11 이경택.김창욱, "Word2vec과 shrinkage 회귀를 이용한 semi-supervised 감성 분석 기법," 한국경영과학회, 2017, pp.3691-3707.
12 한정수.곽근창, "컨벌루션 신경회로망과 ReLU 함수 기반 ELM 분류기를 이용한 영상 분류," 한국정보기술학회논문지, 제15권, 제2호, 2017, pp.15-23.   DOI
13 네이버 영화, https://movie.naver.com/movie/point/af/list.nhn
14 김지영.한다현.김종권, "빅데이터 검색 정확도에 미치는 다양한 측정 방법 기반 검색 기법의 효과," 정보과학회논문지, 제44권, 제5호, 2017, pp.553-558.
15 고장혁.이동호, "정보 유출 탐지를 위한 머신 러닝 기반 내부자 행위 분석 연구," 디지털산업정보학회, 제13권, 제2호, 2017, pp.1-11.   DOI
16 박흠.이창범, "기계학습 기반의 주행중 운전자 자세교정을 위한 지능형 시트," 디지털산업정보학회, 제13권, 제4호, 2017, pp.81-90.   DOI