• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.1286-1295
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• 2014

This paper suggests the way that it could improve the reliability about preference of user's feedback by adding weighting factor on sentiment analysis, and efficiently make a sentiment analysis of users' emotional perspective on the big data massively generated on twitter. To solve errors on earlier studies, this paper has improved recall and precision of sensibility determination by using sensibility dictionary subdivided sentiment polarity based on the level of sensibility and given impotance to sensibility determination by populating slang, new words, emoticons and idiomatic expressions not in the system dictionary. It has considered the context through conjunctive adverbs fixed in korean characteristics which are free to the word order. It also recognize sensibility words such as TF(Term Frequency), RT(Retweet), Follower which are weighting factors of preference and has increased reliability of preference analysis considering weight on 'a very emotional tweet', 'a recognised tweet from users' and 'a tweeter influencer'

• 한국융합학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.1-8
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• 2017

현대 사회에서 패션 시장의 규모는 해외와 국내 모두 지속적으로 증가하고 있다. 전자상거래를 통해 상품을 구입하는 경우 다른 소비자들이 작성한 상품에 대한 평가 데이터는 소비자가 상품의 구입 여부를 결정하는데에 영향을 미친다. 기업의 입장에서도 상품에 대한 소비자의 평가 데이터를 분석하여 소비자의 피드백을 반영한다면 기업의 성과에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다. 이에 본 논문에서는 아마존 패션 상품의 리뷰 데이터를 학습하여 형성된 워드임베딩 공간을 이용하여 사용자의 감성을 분석하는 모델을 구축하는 방법을 제안한다. 실험은 아마존 리뷰 데이터 570만건을 학습하여 형성된 워드임베딩 공간을 이용하여 긍정, 부정 리뷰 데이터의 개수에 따라 총 3개의 SVM 분류기 모델을 학습하는 방식으로 진행하였다. 실험 결과 긍정 리뷰 데이터 5만건, 부정 리뷰데이터 5만건을 이용하여 SVM 분류기를 학습하였을 때 88.0%로 가장 높은 정확도(accuracy)를 나타냈다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권6호
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• pp.491-497
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• 2009

본 논문은 한국어 문서감정 분류에서 각 문장의 감정 정도의 차이를 고려하여 자질의 가중치를 계산하는 방법을 제안한다. 감정자질은 어휘 자원으로서 감정을 가지는 단어들의 집합이며, 학습데이터를 이용하여 이 감정자질의 카이제곱 통계량 값(${\chi}^2$ statistic)을 얻을 수 있다. 이렇게 얻어진 카이제곱 통계량 값으로 문서에서 출현한 각 문장의 감정강도를 수치화 할 수 있다. 각 문장의 감정강도는 문서에서 가장 강한 감정을 가진 문장에 근한 비율로 계산되며, 이 값을 TF-IDF 가중치 기법에 적용하여 최종적인 자질의 가중치를 결정하게 된다. 그리고 일반적으로 문서 분류에서 뛰어난 성능을 보여주는 지지벡터기계(Support Vector Machine)를 사용하여 기계학습을 수행한 후 성능을 평가한다. 성능평가에서 제안된 기법은 문장감정의 강도를 고려하지 않은 내용어(Content Word) 기반의 자질을 사용한 경우보다 약 2.0%의 성능향상을 얻었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.745-748
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• 2014

SentiWordNet is an important lexical resource supporting sentiment analysis in opinion mining applications. In this paper, we propose a novel approach to construct a Vietnamese SentiWordNet (VSWN). SentiWordNet is typically generated from WordNet in which each synset has numerical scores to indicate its opinion polarities. Many previous studies obtained these scores by applying a machine learning method to WordNet. However, Vietnamese WordNet is not available unfortunately by the time of this paper. Therefore, we propose a method to construct VSWN from a Vietnamese dictionary, not from WordNet. We show the effectiveness of the proposed method by generating a VSWN with 39,561 synsets automatically. The method is experimentally tested with 266 synsets with aspect of positivity and negativity. It attains a competitive result compared with English SentiWordNet that is 0.066 and 0.052 differences for positivity and negativity sets respectively.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권4호
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• pp.254-262
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• 2009

e비즈니스가 활발히 이루어지면서 소비자들은 온라인 쇼핑몰올 통해 수많은 상품을 접할 수 있게 되었고, 상품구매 시 다른 사람들의 리뷰를 참고하게 되었다. 하지만, 리뷰의 수도 많아짐에 따라 소비자가 모든 리뷰들을 살펴보기가 힘들다는 문제점이 대두되었으며 이를 해결하기 위해서 리뷰의 상품에 대한 평가를 요약하고 성향을 파악하는 오피니언 마이닝 연구가 나타나게 되었다. 본 논문에서는 상품리뷰를 대상으로 오피니언 마이닝을 수행하는 경우 어휘의 의견 성향을 파악할 때, 문맥정보를 활용하여 기존의 의견분류방법 보다 좀 더 정확한 의견 판단이 가능한 방법에 대해 다루고 있다. 이를 위해, 어휘가 사용될 때의 문맥정보를 정의하고 이를 의견분류에 적용하는 방법을 제안하였으며, 실험을 통하여 기존 연구 보다 상황별 알맞은 의견분류가 가능함을 보였다. 또한 수작업으로 말뭉치의 핵심 어휘들을 정의했던 기존 연구들에서의 방식에서 벗어나, 리뷰본문과 리뷰점수를 활용하여 자동으로 상황에 맞는 말뭉치를 구축하는 방법도 제안하였다. 이를 통해 상품리뷰에 나타난 어휘들의 문맥에 맞는 의미 성향을 정확하고 쉽게 판별해 낼 수 있게 되었다.

• 인지과학
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• 제19권4호
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• pp.499-517
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• 2008

본 논문에서는 한국어 감정 분류에 기반이 되는 감정 자질 추출의 효과적인 추출 방법을 제안하고 평가하여, 그 유용성을 보인다. 한국어 감정 자질 추출은 감정을 지닌 대표적인 어휘로부터 시작하여 확장할 수 있으며, 이와 같이 추출된 감정 자질들은 문서의 감정을 분류하는데 중요한 역할을 한다. 문서 감정 분류에 핵심이 되는 감정 자질의 추출을 위해서는 영어 단어 시소러스 유의어 정보를 이용하여 자질들을 확장하고, 영한사전을 이용하여 확장된 자질들을 번역하여 감정 자질들을 추출하였다. 추출된 한국어 감정 자질들을 평가하기 위하여, 이진 분류 기법인 지지 벡터 기계(Support Vector Machine)를 사용해서 한국어 감정 자질로 표현된 입력문서의 감정을 분류하였다. 실험 결과, 추출된 감정 자질을 사용한 경우가 일반적인 정보 검색에서 사용하는 내용어(Content Word) 기반의 자질을 사용한 경우보다 약 14.1%의 성능 향상을 보였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권5호
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• pp.209-217
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• 2016

스마트폰 보급의 확산으로 상품 구매 시 웹 사이트 및 SNS를 이용하여 상품 리뷰를 참고하는 소비자들이 증가하고 있다. 그러나 이러한 방식은 소비자가 직접 리뷰 데이터를 찾아 읽어야하기 때문에 시간이 오래 걸릴 뿐만 아니라 가공되지 않은 데이터가 줄 수 있는 정보는 한정적이다. 따라서 상품의 리뷰를 수집하여 기본 정보뿐만 아니라 리뷰 문장의 감정 분석을 통한 가공된 정보를 제공하는 시스템이 필요하다. 하지만 현재 이러한 상품 리뷰 분석 정보를 제공하는 시스템의 대다수는 상품의 분류와 상품의 속성을 반영하는 것이 부족하다. 본 논문에서는 상품의 분류와 속성을 반영하는 리뷰 감정 분석을 통한 전자 상거래 상품 분석 및 평가를 제공하는 시스템을 설계 및 구현하였다. 이를 도서 상품에 적용하여 구축한 시스템을 통해 소비자가 방대한 양의 상품의 리뷰 데이터를 분석할 필요 없이 상품의 속성 및 분류에 따라 가공된 분석 결과를 시각적으로 빠르게 제공받을 수 있음을 보였다.

• 감성과학
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• 제17권1호
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• pp.71-78
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• 2014

본 연구는 보다 정확한 텍스트의 감성 분석을 위해 새로운 감성 특징인 감성 패턴을 제안하고, 이를 이용한 영화평 평점 추론에 대해 소개한다. 텍스트 감성 분석은 텍스트에 포함된 감성인 긍정과 부정을 인식하고 분류하는 작업으로, 이를 위해 감성 특징인 감성 단어와 구문 패턴을 이용한다. 텍스트 내에 존재하는 감성 단어와 구문 패턴의 감성을 통해 텍스트 전체의 감성을 분류하는 것이다. 하지만, 기존 감성 분석은 감성 단어와 구문 패턴의 감성을 독립적으로 고려하기 때문에 문장 혹은 글 전체의 감성 정보를 정확히 파악하기 어렵다는 한계를 가지고 있다. 그러므로 본 연구는 기존 감성 특징들을 독립적으로 고려하는 것뿐만 아니라 문장 내에서 출현하는 감성들을 의미적으로 연결하여 하나의 패턴으로 정의한 감성 패턴을 제안하고, 감성 분석의 세부 연구 주제인 평점 추론에 감성 패턴을 새로운 감성 특징으로 사용하였다. 제안하는 감성 패턴의 효과를 검증하기 위해 영화평에 대한 평점 추론 실험을 수행하였다. 감성 패턴을 포함한 모든 감성 특징들을 사전에 정의한 학습 영화평들로부터 추출하고, 이를 확률 기법을 이용해 실험 영화평들의 평점을 추론하였다. 그 결과 감성 패턴을 사용하였을 경우 기존 감성 특징들만 사용했을 때 보다 추론한 평점이 더욱 정확함을 확인하였다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제9권1호
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• pp.61-68
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• 2022

The importance of online reviews is prevalent as more people access goods or places online and make decisions to visit or purchase. However, such reviews are generally provided by short sentences or mere star ratings; failing to provide a general overview of customer preferences and decision factors. This study explored and broke down restaurant reviews found on Google Maps. After collecting and analyzing 5,427 reviews, we vectorized the importance of words using the TF-IDF. We used a random forest machine learning algorithm to calculate the coefficient of positivity and negativity of words used in reviews. As the result, we were able to build a dictionary of words for positive and negative sentiment using each word's coefficient. We classified words into four major evaluation categories and derived insights into sentiment in each criterion. We believe the dictionary of review words and analyzing the major evaluation categories can help prospective restaurant visitors to read between the lines on restaurant reviews found on the Web.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권10호
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• pp.43-50
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• 2022

The students' feedback is important to measure and improve teaching performance. Many teacher performance evaluation systems are based on responses to closed question, but the free text answers can contain useful information which had to be explored. In this paper we present a lexicon-based sentiment analysis to explore students' text feedback. The data was collected from a system for the evaluation of teachers by students developed and used in our university. The students comments are in Romanian language so we built a Romanian sentiment word lexicon. We used this to categorize the feeback text as positive, negative or neutral. In addition, we added a new polarity - indifferent - in order to categorize blank and "I don't answer" responses.