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http://dx.doi.org/10.30693/SMJ.2020.9.2.69

Sentiment Analysis Model with Semantic Topic Classification of Reviews  

Lim, Myung Jin (조선대학교 컴퓨터공학과 대학원)
Kim, Pankoo (조선대학교 컴퓨터공학과)
Shin, Ju Hyun (조선대학교 신산업융합학부)
Publication Information
Smart Media Journal / v.9, no.2, 2020 , pp. 69-77 More about this Journal
Abstract
Unlike the past, which was limited to terrestrial broadcasts, many dramas are currently being broadcast on cable channels and the Internet web. After watching the drama, viewers actively express their opinions through reviews and studies related to the analysis of these reviews are actively being conducted. Due to the nature of the drama, the genre is not clear, and due to the various age groups of viewers, reviews and ratings from other viewers help to decide which drama to watch. However, since it is difficult for viewers to check and analyze many reviews individually, a data analysis technique is required to automatically analyze them. Accordingly, this paper classifies the topics of reviews that have an important influence on drama selection and reclassifies them into semantic topics according to the similarity of words. In addition, we propose a model that classifies reviews into sentences according to semantic topics and sentiment analysis through sentiment words.
Keywords
review; topic; semantic topic; topic classification; sentiment analysis;
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