• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권11호
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• pp.465-472
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• 2021

본 논문에서는 약물의 시판 후 이상 반응을 모니터링하기 위해 약물 리뷰 데이터로부터 약물 이상 반응을 탐지할 수 있는 방법을 제시하였다. 부정적인 약물 리뷰는 주로 약물 이상 반응을 언급하고 있다는 점을 고려하여 약물 리뷰들을 감성 분석하여 부정 리뷰를 추출하고, 부정 리뷰에 사전 기반 추출과 개체명 인식 기법을 적용하여 약물 이상 반응을 탐지하였다. 제안하는 BERT+ 알고리즘으로 부정 리뷰를 판별한 다음, MedDRA 표준 의학 용어 사전을 활용해 이상 반응 단어를 찾고, 개체명 인식 기법을 사용하여 구로 표현된 이상 반응 표현을 탐지하였다. 실험을 위해 비스테로이드성 소염진통제 세 종류의 약물 리뷰를 약물 리뷰 사이트로부터 수집하여 테스트하였으며, 실험 결과는 약물 리뷰를 통한 약물 이상 반응 탐지가 현재의 약물 감시 체계의 한계점을 보완할 수 있음을 보여준다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.25-31
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• 2018

온라인 뉴스는 기존의 신문을 대체하였고, 우리가 정보에 접근하고 공유하는 방법에 큰 변화를 가져왔다. 뉴스 웹사이트들은 사용자가 댓글을 남길 수 있는 기능을 오랜 시간동안 제공하였고, 그 중 몇몇 뉴스 웹사이트에서는 뉴스 기사들에 대한 사용자의 반응들을 크라우드소싱(crowdsource)하기 시작했다. 감정분석 분야에서는 텍스트에 반영된 감정과 반응들을 컴퓨팅적으로 모델링하기 위한 시도를 하고 있다. 본 연구에서는 뉴스 기사에 대한 반응들이 뉴스 본문과 수학적인 상관관계를 갖는지 밝히기 위해, 사용자로부터 생성된 다섯 가지의 감정 라벨(label)을 사용하여 10가지 카테고리(category)에 해당하는 100,000개 이상의 뉴스 기사들을 분석한다. 본 연구에서는 전처리과정이 최소한으로 필요하고 기계학습이 적용하지 않아도 되는 간단한 감정 분석 알고리즘(algorithm)을 제안한다. 우리는 이 모델이 한국어와 같은 형태론적으로 복잡한 언어에도 효과적이라는 것을 증명한다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제29권3호
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• pp.237-251
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• 2020

Purpose The research was studied the hierarchical Hangul emotion index by organizing all the emotions which SNS users are thinking. As a preliminary study by the researcher, the English-based Plutchick (1980)'s emotional standard was reinterpreted in Korean, and a hashtag with implicit meaning on SNS was studied. To build a multidimensional emotion dictionary and classify three-dimensional emotions, an emotion seed was selected for the composition of seven emotion sets, and an emotion word dictionary was constructed by collecting SNS hashtags derived from each emotion seed. We also want to explore the priority of each Hangul emotion index. Design/methodology/approach In the process of transforming the matrix through the vector process of words constituting the sentence, weights were extracted using TF-IDF (Term Frequency Inverse Document Frequency), and the dimension reduction technique of the matrix in the emotion set was NMF (Nonnegative Matrix Factorization) algorithm. The emotional dimension was solved by using the characteristic value of the emotional word. The cosine distance algorithm was used to measure the distance between vectors by measuring the similarity of emotion words in the emotion set. Findings Customer needs analysis is a force to read changes in emotions, and Korean emotion word research is the customer's needs. In addition, the ranking of the emotion words within the emotion set will be a special criterion for reading the depth of the emotion. The sentiment index study of this research believes that by providing companies with effective information for emotional marketing, new business opportunities will be expanded and valued. In addition, if the emotion dictionary is eventually connected to the emotional DNA of the product, it will be possible to define the "emotional DNA", which is a set of emotions that the product should have.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권5호
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• pp.1167-1173
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• 2015

정보통신기술의 발전은 SNS, 블로그, 게시판 등 자신의 생각이나 의견을 표출할 수 있는 장소의 다양성을 제공하였고 이는 빅데이터 성장을 가능케 하였다. 특히 매순간마다 엄청난 수의 사용자가 이용가능하고 다양한 이슈에 대한 의견을 작성할 수 있는 SNS의 특징으로 인해 많은 사람들이 트위터 등에 사회적 이슈에 대한 자신의 의견을 드러낸다. 따라서 본 연구에서는 트위터에서 작성되는 사회 이슈에 대한 의견을 수집하여 사회이슈를 주제로 하는 감성사전을 구축하고 구축된 감성사전을 통해 감성 분석을 실시하고자 한다. 사용된 데이터는 '비키니', '나꼼수'를 포함하는 트윗 글이다. 사회이슈에 특화된 주제지향 감성사전을 구축하고 구축된 감성사전을 통해 긍부정 의견을 분석한 결과 Precision은 61%로 나타났으며 F1-score는 74%의 성능을 보여주었다. 본 연구는 정치적 색을 띄고 있는 특정 사회 이슈에 대한 트윗 작성자의 의견이 긍정인지 부정인지 자동으로 분류할 수 있도록 하는 사전 구축의 하나의 기준을 제시할 것이라 기대한다.

• 인지과학
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• 제21권4호
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• pp.669-696
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• 2010

본 논문은 한 문서의 전체 의미는 각 부분의미의 합성이라는 관점에서 미리 반자동으로 구축된 감정어휘 평가사전을 기반으로 한 시스템을 제안한다. 인간의 의사 결정 과정과 유사한 방식으로 의사 결정 과정을 모델링하려는 노력으로써 본 ARSSA 시스템은 개별 리뷰의 의미값 연산과 자료 분류를 통해 감정 표현이 나타난 영화평 리뷰의 자동 등급화에 대한 연구를 수행한다. 이는 {'평점' : '리뷰'} 이항구조로 이루어진 현재의 평점 부여 형식에서 발생하는 두 변항의 불연속성 문제를 해결해보려는 목적을 가진다. 이는 어휘 의미 합성 과정에서 반영된 추상적 의미들의 합성 함수를 통해 실현될 수 있다. 시스템의 성능 실험에서 네이버 무비에서 확보한 1000개의 리뷰에 대한 10-fold 교차 검증 실험이 수행되었다. 이 실험은 기존에 부여된 평점과 비교하여 감정어휘 평가사전을 이용하였을 때 85%의 F1 Score를 보였다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.91-111
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• 2016

소비자들이 소셜미디어 상에 기록한 글을 통해 기업은 제품 또는 기업 이미지에 대한 감성분석을 수행하는데 이는 소셜미디어 기반 마케팅에서 중요한 활동 중에 하나다. 특히 글로벌 소셜미디어의 경우 국적을 불문하고 다양한 고객이 늘어남에 따라 여러 언어권의 소비자들이 각자의 언어로 다양한 의견을 표명하고 있다. 이처럼 다양한 언어로 작성된 텍스트를 감성분석하기 위해서는 기존 방법과 달리 동일한 언어로 통일시켜야 하는 번역 작업이 필요하다. 하지만 번역을 하게 될 경우, 언어와 관련된 배경이나 문화, 용어사용의 차이 등으로 본래 문서에 있는 모든 단어나 문법을 정확히 표현할 수 없는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 다중 언어로 수집되는 텍스트를 번역하지 않고 해당 언어별로 텍스트를 분리한 다음 감성분석을 진행하여 각각의 극성치를 종합하는 방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안한 다국어 감성분석 알고리즘을 검증하기 위해 다중언어 문장을 한국어, 중국어로 번역한 감성분석의 극성치 편차인 RMSE 값을 비교하였다. 그 결과, 번역을 통한 다중언어의 감성분석보다 언어별로 분리한 감성값이 실제 감성값에 가장 근접하는 것으로 나타나 본 연구에서 제안한 방법론의 우수성을 입증하였다. 본 연구는 다수의 유사한 연구에서 사용했던 알고리즘을 사용하지 않고 원문 그대로 다중언어 감성분석을 시도했다는 점에서 의의가 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권2호
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• pp.370-396
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• 2024

COVID-19 was declared a pandemic by the World Health Organization (WHO) on 30 January 2020. The lifestyle of people all over the world has changed since. In most cases, the pandemic has appeared to create severe mental disorders, anxieties, and depression among people. Mostly, the researchers have been conducting surveys to identify the impacts of the pandemic on the mental health of people. Despite the better quality, tailored, and more specific data that can be generated by surveys,social media offers great insights into revealing the impact of the pandemic on mental health. Since people feel connected on social media, thus, this study aims to get the people's sentiments about the pandemic related to mental issues. Word Cloud was used to visualize and identify the most frequent keywords related to COVID-19 and mental health disorders. This study employs Majority Voting Ensemble (MVE) classification and individual classifiers such as Naïve Bayes (NB), Support Vector Machine (SVM), and Logistic Regression (LR) to classify the sentiment through tweets. The tweets were classified into either positive, neutral, or negative using the Valence Aware Dictionary or sEntiment Reasoner (VADER). Confusion matrix and classification reports bestow the precision, recall, and F1-score in identifying the best algorithm for classifying the sentiments.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권1호
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• pp.93-98
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• 2010

본 논문에서는 폭발적으로 증가하고 있는 상품평을 효과적으로 활용하기 위해 언어적 분석을 통하여 상품 평가를 요약하는 시스템을 제안한다. 시스템에서는 스커트 상품 분류의 경우 '디자인'과 '재질'과 같이, 상품을 평가하는 기준이 되는 항목에 대한 상품평의 부정과 긍정의 극성 여부를 판별하여 그래프 형태로 요약하여 제시한다. 본 논문에서는 작은 시드 어휘와 문맥에 기반한 자동 확장 방법을 사용하여 평가 항목 별 평가 어휘 극성 사전을 구축하여 평가 항목에 대한 상품평의 극성을 판정한다. 제안한 방식은 여러 온라인 쇼핑몰의 실제 상품평에 대한 실험에서 극성 사전 추출에서 평균 69.8%의 정확율과 문장별 극성 식별에서 평균 81.8%의 정확율을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.861-864
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• 2014

비정형 데이터에 대한 분석이 활발해짐에 따라 감성분석 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 대부분의 감성분석 연구는 감성단어를 긍정, 중립, 부정의 세 가지로 분류하여 감성사전을 구축하고 있다. 최근 다양한 감성으로 분류하려는 시도가 있지만, 단어의 감성 정도를 정량화하는 연구는 극히 드물고 자동으로 정량화하지 못하고 있다. 본 논문에서는 한국어 감성사전을 자동 구축하기 위하여 한국어 사전 뜻풀이와 유의어를 이용하여 단어의 감성수치를 자동으로 추정하는 방법을 제안한다. 제안방법은 현재 SNS에서 많이 사용되는 감성단어의 감성수치를 추정하여 감성사전을 확장할 수 있고, 단어의 품사에 상관없이 감성수치를 추정할 수 있다는 장점을 가진다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.857-860
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• 2014

본 연구에서는 경제 뉴스로부터 서술어 중심의 감성 사전을 구축하고, 하루 동안에 배포된 뉴스를 이용해 전일 종가 대비 당일 종가의 등락을 예측하는 모델을 제안한다. 기존의 주식 도메인 관련 감성 사전을 구축하는 방식은 주가 등락에 관련된 명사를 중심으로 사전을 구축하는 방식이나 대부분의 명사는 극성 값이 중립인 경우가 많아 극성 값을 추정하기 힘들다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 극성 값이 잘 표현되는 서술어 중심의 감성사전을 구축하고 극성 값을 자동 추출하여 주가의 등락을 예측한다. 실험 결과 기존 감성 사전을 통한 주가 예측 방법에 비하여 본 연구에서 제안하는 서술어 중심의 감성 사전을 통한 주가 예측 정확도가 높게 나타났다.