• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.948-951
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• 2014

본 논문에서는 개미 군집 최적화 알고리즘과 센티워드넷(SentiWordNet)을 이용한 감성 분석 방법을 제안한다. 먼저, 데이터 수집 단계에서는 소설 웹(예: 페이스북)으로부터 주어 (subject), 서술어(predicate), 목적어(object)의 3 개의 요소로 구성된 RDF (Resource Description Framework)의 형태로 데이터를 수집한다. 그리고 개미 군집 최적화 알고리즘을 이용하여 수집된 RDF 튜플(tuple)을 수치화한 후, 사용자의 감성에 대하여 제안한 수식을 이용하여 페르몬(pheromone)을 계산한다. 센티워드넷을 통하여 얻은 감성 지수를 반영하여 이전 단계에서 계산된 여러 개의 페르몬 값에 대한 전체 감성 지수를 계산한다. 제안한 방법의 타당성 검증을 위하여 전체 감성 지수를 바탕으로 계산된 사용자의 감성 동향이 적절하게 분석됨을 사용자의 실제 생활과의 비교를 통하여 보인다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.189-194
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• 2016

본 연구는 다국어 감성사전 및 감성주석 코퍼스 구축 프로젝트인 MUSE 프로젝트의 일환으로 한국어 감성사전을 구축하기 위해 대표적인 영어 감성사전인 SentiWordNet을 이용하여 한국어 감성사전을 구축하는 방법의 의의와 한계점을 검토하는 것을 목적으로 한다. 우선 영어 SentiWordNet의 117,659개의 어휘중에서 긍정/부정 0.5 스코어 이상의 어휘를 추출하여 구글 번역기를 이용해 자동 번역하는 작업을 실시하였다. 그 중에서 번역이 되지 않거나, 중복되는 경우를 제거하고, 언어학 전문가들의 수작업으로 분류해낸 결과 3,665개의 감성어휘를 획득할 수 있었다. 그러나 이마저도 병명이나 순수 감성어휘로 보기 어려운 사례들이 상당수 포함되어 있어 실제 이를 코퍼스에 적용하여 감성어휘를 자동 판별했을 때에 맛집 코퍼스에서의 재현율(recall)이 긍정과 부정에서 각각 47.4%, 37.7%, IT 코퍼스에서 각각 55.2%, 32.4%에 불과하였다. 이와 더불어 F-measure의 경우, 맛집 코퍼스에서는 긍정과 부정의 값이 각각 62.3%, 38.5%였고, IT 코퍼스에서는 각각 65.5%, 44.6%의 낮은 수치를 보여주고 있어, SentiWordNet 기반의 감성사전은 감성사전으로서의 역할을 수행하기에 충분하지 않은 것으로 나타났다. 이를 통해 한국어 감성사전을 구축할 때에는 한국어의 언어적 속성을 고려한 체계적인 접근이 필요함을 역설하고, 현재 한국어 전자사전 DECO에 기반을 두어 보완 확장중인 SELEX 감성사전에 대해 소개한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.189-194
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• 2016

본 연구는 다국어 감성사전 및 감성주석 코퍼스 구축 프로젝트인 MUSE 프로젝트의 일환으로 한국어 감성사전을 구축하기 위해 대표적인 영어 감성사전인 SentiWordNet을 이용하여 한국어 감성사전을 구축하는 방법의 의의와 한계점을 검토하는 것을 목적으로 한다. 우선 영어 SentiWordNet의 117,659개의 어휘중에서 긍정/부정 0.5 스코어 이상의 어휘를 추출하여 구글 번역기를 이용해 자동 번역하는 작업을 실시하였다. 그 중에서 번역이 되지 않거나, 중복되는 경우를 제거하고, 언어학 전문가들의 수작업으로 분류해 낸 결과 3,665개의 감성어휘를 획득할 수 있었다. 그러나 이마저도 병명이나 순수 감성어휘로 보기 어려운 사례들이 상당수 포함되어 있어 실제 이를 코퍼스에 적용하여 감성어휘를 자동 판별했을 때에 맛집 코퍼스에서의 재현율(recall)이 긍정과 부정에서 각각 47.4%, 37.7%, IT 코퍼스에서 각각 55.2%, 32.4%에 불과하였다. 이와 더불어 F-measure의 경우, 맛집 코퍼스에서는 긍정과 부정의 값이 각각 62.3%, 38.5%였고, IT 코퍼스에서는 각각 65.5%, 44.6%의 낮은 수치를 보여주고 있어, SentiWordNet 기반의 감성사전은 감성사전으로서의 역할을 수행하기에 충분하지 않은 것으로 나타났다. 이를 통해 한국어 감성사전을 구축할 때에는 한국어의 언어적 속성을 고려한 체계적인 접근이 필요함을 역설하고, 현재 한국어 전자사전 DECO에 기반을 두어 보완 확장중인 SELEX 감성사전에 대해 소개한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.23 no.4
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• pp.317-324
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• 2013

Twitter sentiment analysis is to classify a tweet (message) into positive and negative sentiment class. This study deals with SentiWordNet(SWN)-based twitter sentiment analysis. SWN is a sentiment dictionary in which each sense of an English word has a positive and negative sentimental strength. There has been a variety of SWN-based sentiment feature extraction methods which typically first determine the sentiment orientation (SO) of a term in a document and then decide SO of the document from such terms' SO values. For example, for SO of a term, some calculated the maximum or average of sentiment scores of its senses, and others computed the average of the difference of positive and negative sentiment scores. For SO of a document, many researchers employ the maximum or average of terms' SO values. In addition, the above procedure may be applied to the whole set (adjective, adverb, noun, and verb) of parts-of-speech or its subset. This work provides a comparative study on SWN-based sentiment feature extraction schemes with performance evaluation on a well-known twitter dataset.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.279-284
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• 2010

최근 컴퓨터와 네트워크의 기술 발달로 멀티미디어 데이터가 폭발적으로 증가하고 있다. 따라서 정보검색 시스템도 텍스트 데이터 위주에서 벗어나 멀티미디어 데이터 검색이 큰 비중을 차지하고 있다. 또한 멀티미디어 데이터 질의어처리도 기술적인 변화와 함께 다양한 질의어 확장으로 검색의 정확성을 높이고 있다. 본 논문에서는 인간의 감성에 대한 '재미' 주제 온톨로지를 구축하여 질의어 확장에 응용하였고, 한편의 동영상에서 재미 요소를 찾아내는 멀티미디어 데이터 검색 시스템을 구축하였다. 온톨로지 구축은 한글 워드넷(KorLex)에서 "재미"라는 특정 감소 요소의 의미 계층 구조를 파악하고 토픽맵을 이용하여 구축하였다. 또한, 온톨로지에 정의된 용어들 사이의 가중치는 실시간으로 계산하여 질의어를 확장에 적용하였으며, 따라서 검색의 효율성과 질을 높였다. 검색방법은 사용자가 질의어를 직접 입력하는 텍스트 입력 검색과 온톨로지 구조를 이용한 GUI 인터페이스 검색방법으로 나누어 사용자의 편의성을 증대시켰다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.22 no.3
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• pp.1-21
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• 2016

IT-based subjective well-being (SWB) services, a main part of wellness IT, should measure the SWB state of individuals in an unrestrained, cost-effective manner. The dictionaries for sentiment analysis available in the market may be useful for this purpose, but obtaining proper sentiment values using only words from the sentiment lexicon is impossible; therefore, a new dictionary including wellness vocabulary is needed. The existing sentiment dictionaries link only a single sentiment value to a single sentiment word, although sentiment values may vary depending on personal traits. In this study, we develop an extended version of the SenticNet sentiment dictionary dubbed WellnessWordNet. SenticNet is considered the best and most expressive among the already existing sentiment dictionaries. Using the information provided by SenticNet, we created a database including the wellness states (estimated values) of stress, depression, and anger to develop the WellnessWordNet system. The accuracy of the system was validated through actual tests with live subjects. This study is unique and unprecedented in that i) an extended sentiment dictionary, WellnessWordNet, is developed; ii) values for wellness state language are offered; and iii) different sentiment values, namely contextual polarity, for people of the same gender or age group are suggested.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.19 no.4
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• pp.1-19
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• 2014

Efforts to identify user's recognition which exists in the big data are being conducted actively. They try to measure scores of people's view about products, movies and social issues by analyzing statements raised on Internet bulletin boards or SNS. So this study deals with the problem of determining how to find the emotional vocabulary and the degree of these values. The survey methods are using the results of previous studies for the basic emotional vocabulary and degree, and inferring from the dictionary's glosses for the extended emotional vocabulary. The results were found to have the 4 emotional words lists (vocabularies) as basic emotional list, extended 1 stratum 1 level list from basic vocabulary's glosses, extended 2 stratum 1 level list from glosses of non-emotional words, and extended 2 stratum 2 level list from glosses' glosses. And we obtained the emotional degrees by applying the weight of the sentences and the emphasis multiplier values on the basis of basic emotional list. Experimental results have been identified as AND and OR sentence having a weight of average degree of included words. And MULTIPLY sentence having 1.2 to 1.5 weight depending on the type of adverb. It is also assumed that NOT sentence having a certain degree by reducing and reversing the original word's emotional degree. It is also considered that emphasis multiplier values have 2 for 1 stratum and 3 for 2 stratum.