We define a 'dominant emotion' as acting dominantly for unit time, and propose methodology to extract dominant emotion in a literature automatically. Due to the nature of the Korean language, it is able to be changed or reversed owns meanings as desinence. But it might be possible to extract a dominant emotion in a text has a small quantity like a fiction or an essay. A process to extract a dominant emotion in a literature is as follows. At first, extract morphemes in a whole text. And dispart words having emotional meaning as matching emotion terms database. Map disported terms to a affective circumplex model and matching it with basic emotion. Finally, analyze dominant emotion according to matched basic emotion. And we adjust our methodology to two literature; modem fiction 'A lucky day' by Jingeon, Hyun and essay 'An old man who shave a bat' by Woyoung, Yun. As a result, it was possible to grasp flows of dominant emotion.
User-created text data are increasing rapidly caused by development of social media. In opinion mining, User's opinions are extracted by analyzing user's text. A primary goal of sentiment analysis as a branch of opinion mining is to extract user's opinions from a text that is required to build a list of emotion terms. In this paper, we built a list of emotion terms to analyse a sentiment of social media using Facebook as a representative social media. We collected data from Facebook and selected a emotion terms, and measured the dimensions of valence and activation through a survey. As a result, we built a list of 267 emotion terms including the dimension of valence and activation.
Ham, Jun-Seok;Rhee, Shin-Young;Bang, Green;Ko, Il-Ju
Science of Emotion and Sensibility
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v.15
no.2
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pp.239-248
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2012
This paper looks to extract personality traits from the drama characters within a drama script, and to apply it them to a character that has an artificial emotion. The method of applying the personality of a character from a drama script is as follows. First, we separate a drama script into several pieces, by the characters therin. Next, we extract emotion-related terms by matching morphemes analysis and by using an emotion terms database. Next, we analyze a dominant emotion using extracted emotion terms. Finally last, we apply the analyzed dominant emotion to an equation pertaining to artificial emotion. We made progress in developing user evaluation that features blind testing, to verify that the artificial emotion character bears the personality of a drama character. We apply three drama character personalities to artificial emotion characters bearing the same appearance. The user had to match three artificial emotion characters and drama characters according to personality. The users had a high percentage of correct answers, thus confirming the efficacy of our method of applying a personality, using information from a drama script.
Recently, a big text data has been produced by users, an opinion mining to analyze information and opinion about users is becoming a hot issue. Of the opinion mining, especially a sentiment analysis is a study for analysing emotions such as a positive, negative, happiness, sadness, and so on analysing personal opinions or emotions for commercial products, social issues and opinions of politician. To analyze the sentiment analysis, previous studies used a mapping method setting up a distribution of emotions using two dimensions composed of a valence and arousal. But previous studies set up a distribution of emotions arbitrarily. In order to solve the problem, we composed a distribution of 12 emotions through carrying out a survey using Korean emotion words list. Also, certain emotional states on two dimension overlapping multiple emotions, we proposed a selection method with Roulette wheel method using a selection probability. The proposed method shows to classify a text into emotion extracting emotion terms from a text.
The text such as stories, blogs, chat, message and reviews have the overall emotional flow. It can be classified to the text having similar emotional flow if we compare the similarity between texts, and it can be used such as recommendations and opinion collection. In this paper, we extract emotion terms from the text sequentially and analysis emotion terms in the pleasantness-unpleasantness and activation dimension in order to identify the emotional flow of the text. To analyze the 'dominant emotion' which is the overall emotional flow in the text, we add the time dimension as sequential flow of the text, and analyze the emotional flow in three dimensional space: pleasantness-unpleasantness, activation and time. Also, we suggested that a classification method to compute similarity of the emotional flow in the text using the Euclidean distance in three dimensional space. With the proposed method, we analyze the dominant emotion in korean modern short stories and classify them to similar dominant emotion.
본 연구는 장기간의 남북한 분단으로 인한 언어적 이질성의 정도를 가늠해보기 위하여 남북한 방송언어 비교하였다. 연구의 주 목적은 남북한 언어간 차이에 대한 데이터가 부족한 상황에서 언어사용 실태에 대한 토대 데이터를 제공하는 것이었다. 남북한의 주요 방송사 뉴스 동영상에서 추출한 텍스트를 대상으로 한국어분석프로그램 KLIWC (Korean Linguistic Inquiry and Word Count)으로 분석하였다. 분석 결과, 북한 방송언어는 KLIWC의 각 차원에서 남한 언어와 유의미한 차이를 나타냈으며, 특히 정서적 단어, 인지적 단어, 사회적 단어 등에서 유의미한 차이가 발견되었다. 또한 북한 방송에서는 인칭대명사나 품사와 같은 언어학적 기능어에 있어서도 남한방송보다 사용빈도가 높았다. 이러한 차이에 대한 예비적인 심리학적 신문방송학적 해석을 제공하였다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.9
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pp.3311-3317
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2010
This study compared South and North Korean broadcasting languages to measure the language differences due to the long segregation. This study would provide fundamental database on the language uses between South and North Korea. The KLIWC analyzed the text that was selected from news clips of South and North Korean broadcasting agencies. The results showed that North Korean languages were significantly different from South in terms of affective, cognitive, and social words. In addition, North Korean broadcasting used more person pronoun and a part of speech than South Korean broadcasting. Psychological interpretations were provided based on the language differences.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.11a
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pp.1261-1264
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2021
현대 사회의 스트레스 문제가 심각해짐에 따라 각종 스트레스 관리 서비스가 꾸준히 개발되고 있으나, 해당 서비스들은 정서 상태 판단을 사용자가 직접 입력하는 데이터에만 의존하기 때문에 분석 결과를 완벽히 신뢰하기 어렵다. 본 연구에서 개발한 앱 S-detector는 스마트폰 사용 시간 및 빈도 정보를 자동으로 수집하고, 사용자가 작성한 일기 데이터에서는 감정 단어를 추출하여 스마트폰 사용 데이터와 일기 데이터를 각각 분석, 종합적으로 판단하는 알고리즘을 가지고 있다. 따라서 사용자가 심리·정신적 문제 가능성을 쉽게 인지하는 데 도움을 주는 앱으로서 해당 문제를 예방하거나 조기에 해결함을 목표로 한다.
Objectives : This study aimed to examine a correlation between the somatic complaints, emotion, vocabulary and alexithymia as a component of personality in normal persons. Methods : 204 subjects were collected by age-based systematic sampling from the 662 persons without confirmed medical illness. We used the Korean version of 20-item Toronto Alexithymia Scale(TAS-20K) to measure alexithymia. The somatic complaints were checked by the list of somatic symptoms on the diagnostic criteria of somatization disorder and major depressive episode in DSM-IV. The vocabulary was evaluated by the total number of associating-words from the spontaneous association of word and the secondary association to given words. The anxiety and depression were evaluated using 5-point self-report scale. Results : 1) The degree of alexithymia was significantly correlated with the somatic complaints, anxiety, depression. 2) The somatic complaints were significantly correlated with the anxiety and depression. 3) The number of associating-words showed negative correlation with the age. 4) The degree of alexithymia was not correlated with the number of associating-words. Conclusion : The more degree of alexithymia increased, the more somatic complaints appeared. There was a significant correlation between the degree of alexithymia, anxiety and depression. But the degree of alexithymia was not correlated with the amount of vocabulary.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.54
no.1
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pp.143-165
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2023
This study aims to propose a scaffolding strategy that can be applied to the information search process by using Kuhlthau's ISP model, which presented a design and implementation strategy for the mediation role in the learning process. To this end, the relevant literature was reviewed to categorize scaffolding strategies, and impressions were collected from the students surveys after providing 150 middle school students in the Daejeon area with the project class to which the scaffolding strategy based on the ISP model was applied. The collected data were processed into a form suitable for analysis through data preprocessing for word frequencies to be extracted, and topic analysis was performed using STM (Structural Topic Modeling). First, after determining the optimal number of topics and extracting topics for each stage of the ISP model, the extracted topics were classified into three types: cognitive domain-macro perspective, cognitive domain-micro perspective, and emotional domain perspective. In this process, we focused on cognitive verbs and emotional verbs among words extracted through text mining, and presented a scaffolding strategy model related to each topic by reviewing representative document cases. Based on the results of this study, if an appropriate scaffolding strategy is provided at the ISP model stage, a positive effect on learners' self-directed task solving can be expected.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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