• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2011년도 제23회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.37-41
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• 2011

본 논문에서는 최근 많은 관심을 받고 있는 Opinion Mining으로서 사용자들의 자연어 형태의 영화평 문장을 분석하여 자동으로 평점을 예측하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 영화평 분석에 적합한 어휘 자질, 감정 자질, 가치 자질 및 기타 자질들을 추출하고, 10점 척도의 영화평의 평점을 10개의 범주로 가정하여, 커널모델인 다중 범주 Support Vector Machine (SVM) 모델을 이용하여 높은 성능으로 영화평의 평점을 범주 분류한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.41-48
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• 2015

영화 리뷰 사이트에서 영화 평점은 네티즌들의 주관적 판단으로 결정된다. 이로 인해 그들이 남긴 영화평과 평점 사이의 극성이 서로 불일치하는 경우가 종종 발생한다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 영화의 평가에 영향을 미치는 감성 문장들의 집합을 만들고, 이들을 영화평에 적용하여 평점을 추론한다. 감성 문장들의 집합을 만들기 위한 과정은 감성 어휘 사전을 구축하는 단계와 감성 문장을 구성하는 단계로 이루어진다. 감성 어휘 사전은 영화평에서 쓰인 형용사와 형용사의 극성을 저장한다. 감성 문장은 영화와 관련된 명사를 주어로 갖고 감성 어휘 사전의 어휘를 서술어로 갖는 문장 구조이다. 감성 문장의 극성과 감성 문장에서 쓰인 서술어의 극성이 다른 문장들은 제거하여 감성 문장들이 감성 어휘 사전 어휘의 극성과 일치되도록 하였다. 영화평에서 쓰인 감성 문장들의 평균 점수를 구하면 영화평이 갖는 감성 점수가 된다. 본 연구 결과를 통해 네티즌들이 매긴 평점에 비해 감성 문장 집합을 적용하여 계산한 영화평의 감성 점수가 영화평에 대한 의견을 더 잘 반영한다는 것을 알 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.585-587
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• 2015

본 연구에서는 네이버 영화평을 학습데이터로 사용하여 영화평 감성분류에 필요한 감성사전을 자동으로 구축하는 방법에 대해 제안한다. 이 때 학습데이터의 분량과 긍정/부정 영화평의 비율을 달리하여 네 가지의 학습데이터를 마련하고, 각 경우에 대하여 감성사전과 나이브베이즈(이하, NB) 분류기를 구축한 후, 이 둘의 성능을 비교했다. 네 종류의 학습데이터로 구축한 감성사전과 NB 분류기를 이용하여 영화평 감성 자동분류 성능을 비교한 결과, 네 경우의 평균 균형정확도는 감성사전이 78.2%, NB 분류기가 66.1%였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.1422-1427
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• 2013

본 논문에서는 사용자가 작성한 영화평으로부터 추출한 감정어휘에 기반한 영화검색시스템을 제안한다. 먼저, 사용자의 영화평을 형태소분석하고 수작업으로 감정어휘사전을 구축한다. 그 다음, 검색의 대상이 되는 영화별로 감정어휘사전에 포함되어 있는 감정어휘들의 가중치를 TF-IDF를 이용하여 계산한다. 이러한 결과를 이용하여 제안 시스템은 영화의 감정 분류를 결정하고, 랭킹하여 사용자에게 보여주게 된다. 사용자들은 영화평을 읽지 않고도, 감정 어휘로 구성된 질의어를 입력하여 원하는 영화를 찾을 수 있게 된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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• pp.201-203
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• 2012

전 세계적으로 인터넷 보급률이 높아지고 소셜 미디어 등의 인기로 여러 사람의 의견을 한눈에 볼 수 있는 기회가 많아 졌다. 영화의 경우도 마찬가지다 관객들의 영화평은 다른 잠재적인 관객들의 동일 영화의 관람을 이끌어 내는데 큰 동기가 된다. 하지만 개개인이 영화에 대한 느낌이 다르기 때문에 관객이 영화의 결정을 위하여 수많은 영화평에 포함된 의견들을 효과적으로 검토하기 쉽지 않다. 따라서 관객들이 특정 장르에 대해 느끼는 정도를 여러 영화평 속에서 추출해 수치화하여 좀더 신뢰도가 높은 장르에 대한 정보를 얻고자 한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제14권4호
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• pp.581-587
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• 2013

본 논문에서는 레빈쉬타인 거리(Levenshtein distance)를 이용한 감성 분류 방법을 제안한다. 감성 자질에 레빈쉬타인 거리를 적용하여 BOW(Back-Of-Word)를 생성하고 이를 학습 자질로 사용한다. 학습 모델은 지지벡터기계(support vector machines, SVMs)와 나이브 베이즈(Naive Bayes)를 이용하였다. 실험 데이터로는 다음 영화 사이트로부터 영화평을 수집하였으며, 수집한 영화평은 총 2,385건이다. 수집된 영화평으로부터 감성 어휘를 수작업을 통해 수집하였으며 총 778개 어휘가 선별되었다. 실험에서는 감성 어휘에 레빈쉬타인 거리를 적용한 BOW를 이용하여 기계학습을 수행하였으며, 10-fold-cross validation 방식으로 분류기의 성능을 평가하였다. 평가 결과는 레빈쉬타인 거리가 3일 때 다항 나이브 베이즈(Muitinomial Naive Bayes) 분류기에서 85.46%의 가장 높은 정확도를 보였다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안하는 방법이 문서 내의 철자 오류에 대해서도 분류 성능에 영향을 적게 받음을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.202-207
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• 2010

본 논문에서는 감성 점수가 명시적으로 부여되지 않은 온라인 영화평에 대해 자동으로 감성을 분류하는 방법을 제안한다. 긍정이나 부정과 같은 감성 극성 분류를 위해 문자열 커널의 확장 모델인 음절 커널에 기반한 지지벡터기계를 분류기로 사용한다. 실험을 통하여 띄어쓰기나 철자 오류 같은 문법적인 오류가 빈번한 온라인 영화평에 대한 감성 분류에서 제안한 음절 커널 방법이 효과적임을 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.75-78
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• 2018

감성 분석은 특정 대상에 대한 의견을 수집하고 분류하는 과정이다. 그러나 자연어에 담김 사람의 주관을 파악하는 일은 어려운 일로써, 기존의 감성 단어 사전이나 확률 모델은 이러한 문제를 해결하기 어려웠으나 딥 러닝의 발전으로 문제 해결을 시도할 수 있게 됐다. 본 논문에서는 사전 학습된 문맥 표현을 한국어 감성 분석에 활용하여 더 높은 성능을 낼 수 있음을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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• pp.51-53
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• 2012

데이터 마이닝의 문서분류 기술에서 발전된 오피니언 마이닝은 이제 국외뿐만 아니라 국내의 학계 및 기업에서 중요한 관심분야로 자리잡아가고 있다. 오피니언 마이닝의 핵심은 문서에서 감정 단어를 추출하여 긍정/부정 여부를 얼마나 정확하게 자동적으로 판별하느냐를 평가하는 것이다. 국내에서도 이에 관련된 많은 연구가 이루어 졌으나 아직 실용적으로 적용할 만큼의 정확한 분류 정확도 보이지 않고 있다. 그 이유는 한국어의 경우 비문법적 표현, 감정단어의 다양성 등으로 인해 문서의 극성을 판별하기가 쉽지 않기 때문이다. 본 논문에서는 문법적 요소를 최대한 배제하고 단어 패턴의 빈도만을 고려한 영화평 분류기법을 제안한다. 제안된 방법에서는 문서를 단어들의 리스트로 추상화하여 패턴들의 빈도로 학습한 후 적절한 스코어 함수를 적용하여 문서의 극성을 판별한다. 또한 실험을 통해 제안된 기법의 정확도를 평가한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.373-375
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• 2011

최근 많은 연구가 되고 있는 오피니언 마이닝은 의견어 사전의 구축이 가장 기본적으로 선행되어야 하는 연구이다. 오피니언 마이닝의 의견어 사전 구축 연구는 영어를 중심으로 많은 연구가 진행 되었다. 하지만 형용사 위주의 의견어 사전 구축으로 많은 부분의 문제들이 해결되는 영어에 비해서 한국어는 여러 가지 품사와 문장구조를 고려하여 의견어 사전을 구축해야한다. 이것을 실험으로 밝히기 위하여 형용사로만 구성되어진 의견어 사전을 구축하고 영화평에 적용하여 분석해 봄으로써 형용사로만 구성되어진 의견어 사전의 한계점을 확인한다. 실험은 세종계획 말뭉치에서 나타나는 형용사로 구성된 의견어 사전을 구축하고 네이버 랩에서 제공하는 영화평을 형용사로 구성된 의견어 사전으로 의견 분석하여 시행하였다. 분석 결과 재현율 약 50%, 정확률 약 60%정도의 성능을 보였다.