• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.317-324
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• 2013

트위터 감성 분석은 트윗글의 감성을 긍정과 부정으로 분류하는 작업이다. 이 연구에서는 SentiWordNet(SWN) 감성 사전에 기반한 트윗글 감성 분석을 다룬다. SWN은 전체 영어 단어에 대해 단어의 의미별로 긍정, 부정의 감성 강도를 저장해 둔 감성 사전이다. 기존 SWN 기반 감성 분석 연구들은 문서에 출현하는 각 용어의 감성을 SWN으로부터 결정한 다음 이를 바탕으로 문서 전체의 감성을 결정하였는데, 그 방법들이 매우 다양하다. 예를 들어, 한 용어의 감성 결정 시 해당 용어의 SWN 내 의미별 긍정, 부정 감성 강도 차이들의 평균을 계산하거나 긍정과 부정 각각의 감성 강도 평균 혹은 최대값을 구하기도 하며, 문서 전체의 감성을 결정하는 경우에도 문서 내 용어들의 감성 값들에 대해 평균 혹은 최대값을 취하기도 하였다. 또한 SWN 내 형용사, 동사, 명사, 부사의 품사 집합 전체 혹은 특정 부분집합에 대해 위의 감성 결정 작업을 적용하기도 한다. 이처럼 기존 연구에서는 SWN 기반의 다양한 감성 자질 추출 절차가 시도되고 있으나 이들 자질 추출 기법 전반에 대한 성능 비교 연구는 찾기 힘들다. 이 연구에서는 SWN을 트위터 감성 분석에 활용하는 다양한 방법들을 일반화하는 절차들을 소개하고 각 방법들의 성능 비교 및 분석 결과를 제시한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제18권5호
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• pp.113-122
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• 2018

본 논문은 게임 도메인에서 웹 코퍼스를 이용하여 감성사전을 구축하는 방법과 구축한 감성사전의 평가 결과를 기술한다. 감성사전 구축을 위해 먼저 트위터 형태소 분석기를 이용해 국내 한 포털 사이트의 게임 관련 웹 문서를 기반으로 어휘를 수집하여 감성 사전 어휘 목록을 만들었고, 목록에 있는 단어들 중 동사와 형용사 품사의 단어들에 대해 감성 사전을 구축하였다. 구축된 감성 사전의 평가를 위해 영어 기반의 Senti-word Net(SWN)을 한글로 번역한 한국어 SWN을 이용하여 정밀도와 재현율 값을 계산하였다. 평가 결과 긍정과 부정 감성의 F-1 값에 대한 평균이 형용사의 경우 0.85, 동사에 대해 0.77을 각각 보여 주었다.