Internet users purchase goods on the Internet and express their positive or negative emotions of the goods in product reviews. Analysis of the product reviews become critical data to both potential consumers and to the decision making of enterprises. Therefore, the importance of opinion mining techniques which derive opinions by analyzing meaningful data from large numbers of Internet reviews. Existing studies were mostly based on comments written in English, yet analysis in Korean has not actively been done. Unlike English, Korean has characteristics of complex adjectives and suffixes. Existing studies did not consider the characteristics of the Internet language. This study proposes an emotional classification method which increases the accuracy of emotional classification by analyzing the characteristics of the Internet language connoting feelings. We can classify positive and negative comments about products automatically using the Internet emoticon. Also we can check the validity of the proposed algorithm through the result of high precision, recall and coverage for the evaluation of this method.
With the development of the Internet and smartphones, digital sound sources are easily accessible, and accordingly, interest in music search and recommendation is increasing. As a method of recommending music, research using melodies such as pitch, tempo, and beat to classify genres or emotions is being conducted. However, since lyrics are becoming one of the means of expressing human emotions in music, the role of the lyrics is increasing, so a study of emotion classification based on lyrics is needed. Therefore, in this thesis, we analyze the emotions of the farewell lyrics in order to subdivide the farewell emotions based on the lyrics. After constructing an emotion dictionary by vectoriziong the similarity between words appearing in the parting lyrics through Word2Vec learning, we propose a method of classifying parting lyrics emotions using Word2Vec and LSTM, which classify lyrics by similar emotions by learning lyrics using LSTM.
This paper proposes a new document clustering system using fuzzy logic-based genetic algorithm (GA) and semantic vector expansion technology. It has been known in many GA papers that the success depends on two factors, the diversity of the population and the capability to convergence. We use the fuzzy logic-based operators to adaptively adjust the influence between these two factors. In traditional document clustering, the most popular and straightforward approach to represent the document is vector space model (VSM). However, this approach not only leads to a high dimensional feature space, but also ignores the semantic relationships between some important words, which would affect the accuracy of clustering. In this paper we use latent semantic analysis (LSA)to expand the documents to corresponding semantic vectors conceptually, rather than the individual terms. Meanwhile, the sizes of the vectors can be reduced drastically. We test our clustering algorithm on 20 news groups and Reuter collection data sets. The results show that our method outperforms the conventional GA in various document representation environments.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.23
no.4
s.62
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pp.41-67
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2006
The writings frame and various rules based on discourse structure and knowledge-based methods were applied to construct the automatic Ext/sums (extracts & summaries) system from the straight news in web. The frame contains the slot and facet represented by the role of paragraphs, sentences , and clauses in news and the rules determining the type of slot. Rearrangement like Unification, separation, and synthesis of the candidate sentences to summary, maintaining the coherence of meanings, was carried out by using the rules derived from similar degree measurement, syntactic information, discourse structure, and knowledge-based methods and the context plots defined with the syntactic/semantic signature of noun and verb and category of verb suffix. The critic sentence were tried to insert into summary.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.8
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pp.5565-5570
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2015
Implicit citation sentence recognition is to locate citation sentences which lacks explicit citation markers, from articles' full-text. State-of-the-art approaches exploit word ngrams, clue words, researcher's surnames, mentions of previous methods, and distance relative to nearest explicit citation sentences, etc., reaching over 50% performance. However, most previous works have been conducted on English. As for Korean, a rule-based method using positive/negative clue patterns was reported to attain the performance of 42%, requiring further improvement. This study attempted to learn to recognize implicit citation sentences from Korean literatures' full-text using Korean lexical features. Different lexical feature units such as Eojeol, morpheme, and Eumjeol were evaluated to determine proper lexical features for Korean implicit citation sentence recognition. In addition, lexical features were combined with the position features representing backward/forward proximities to explicit citation sentences, improving the performance up to over 50%.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.8
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pp.189-196
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2011
To develop a creative design concept, amount of idea thinking between team members is important. In the process of planning to proposal brainstorming helps clarification of problems and allows a creative solution. Here, idea generation is to express thinking into words, and greater amount of idea is more valued than to choose one fine idea at first. This paper studies actual processes of brainstorming, and we utilize network services upgraded in Web and multimedia techniques to develop idea with arrangement. We compare the amount of idea generation by groups and topics with Brainwriting and Braindrawing of Webstorming, without limitation of space and time. Then, we propose a creative idea thinking by analyzing the characteristics of design team members in various aspects. This result will contribute in improving national potential value and design competitiveness by the help of design and IT, on product research and marketing.
Relation extraction plays a role in for the process of transforming a sentence into a form of knowledge base. In this paper, we focus on predicates in a sentence and aim to identify the relevant knowledge base properties required to elucidate the relationship between entities, which enables a computer to understand the meaning of a sentence more clearly. Distant Supervision is a well-known approach for relation extraction, and it performs lexicalization tasks for knowledge base properties by generating a large amount of labeled data automatically. In other words, the predicate in a sentence will be linked or mapped to the possible properties which are defined by some ontologies in the knowledge base. This lexical and ontological linking of information provides us with a way of generating structured information and a basis for enrichment of the knowledge base.
The purpose of this study was to evaluate the usability of a hybrid mobile reading game among 14 parents of children with reading disabilities. The reading game consisted of six steps according to the process of reading (familiarizing with consonants and vowels, acquiring whole words, combining consonants and vowels, reading words, phonological rules, reading fluency). In this study, parents experienced steps one through three of the reading-game app and evaluated the general design features and Universal Design for Learning on a five-point scale. Regarding the general design features, parents rated usability (18 items in total) as high in the following order: interactive design, instructional design, and interface design. Regarding the Universal Design for Learning (9 items in total), parents evaluated usability as high in the following order: providing multiple means of representation, providing multiple means of action and expression, and providing multiple means of engagement. Lastly, suggestions for the improvement of the app, practical implications, and suggestions for future research are discussed.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.20
no.2
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pp.114-133
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2003
Recently, the organizations related to cultural contents are gradually expanding access to cultural contents for general public through the distributed network. However, since cultural contents have different characteristics than general contents, the objects, the of cultural contents seldom contain the words generally used for organization and search of information. If the cultural contents system is created without any consideration of such differences. We cannot effectively identify and search resources. Moreover, because the names, expressions and meanings are different between metadata elements of various cultural contents, it is very difficult to interconnect or share information between different systems. In order to solve these problems, proper organization ad management of metadata is vital. In this studym we have comparatively analyzed the data elements of each format based on Dublin Core, EAD, VRA, CDWA, CIMI, and Object ID, the metadata formats approached from various aspects in the cultural contents area. Through this study, we tried to provide the basic materials for integration of cultural contents by securing interoperability of different metadata formats.
Multicultural family members have difficulty in educating their children due to language differences. In order to solve these difficulties, it is necessary to provide smart translation services that enable them easily and quickly access real-life vocabularies. However, the current automatic translation technology is being developed in dominant languages such as English, Chinese, and Japanese. There are also limitations to translating special-purpose terms such as documents of schools and instructions of public institutions. In this study, we propose a real-time automatic word translation service for multicultural family members who understand beginner level Korean. The service automatically analyzes the semantics of each word in the Korean sentences and provides a word-by-word translation. This study includes semantic analysis research for Korean language, building multilingual translation knowledge, and fusion study of language education. We evaluated the word translation service for migrant women from Vietnam and Japan and obtained meaningful evaluation results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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