Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 신동민 | - |
dc.date.accessioned | 2023-07-14T02:24:13Z | - |
dc.date.available | 2023-07-14T02:24:13Z | - |
dc.date.issued | 2014-11 | - |
dc.identifier.citation | 대한산업공학회 추계학술대회 논문집, v. 2014, NO. 11, Page. 897-903 | - |
dc.identifier.uri | https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE02511231 | en_US |
dc.identifier.uri | https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/183702 | - |
dc.description.abstract | 본 논문은 SVM(Joachims)과 HCRF(Hidden Conditional Random Field)를 이용하여 텍스트문서의 감정을 분류하는 시스템을 제안한다. 텍스트 문서 중에서도 SNS나 댓글과 같은 문서는 일반적인 문서와 달리 한두 문장 정도로 그 길이가 짧기 때문에 포함하고 있는 키워드가 많지 않다. 본 논문에서는 이와 같은 텍스트 문서의 특성을 반영하여, 문서에 포함된 키워드를 독립적으로 고려한 후, 인접 키워드들이 갖는 각 감정의 연관성을 고려하여 텍스트 문서의 감정을 분류하는 모델을 구현한다. 본 모델은 형태소로 분리되어 선별된 키워드를 자질로 하는 SVM을 학습시켜 얻은 자질의 계수를 HCRF의 입력 값으로 사용하며, HCRF를 이용하여 생성된 이 모델은 입력된 텍스트 문서를 긍정, 부정으로 분류한다. 영화 댓글 데이터를 수집하여 실험한 결과, SVM으로 구현된 분류기에 비해 높은 성능을 나타냈다. 향후 이 모델이 에 영화에 대한 댓글 뿐 아니라 상품댓글이나 SNS상의 글 등의 감정분류에도 적용될 수 있을 것으로 기대된다. | - |
dc.language | ko | - |
dc.publisher | 대한산업공학회 | - |
dc.title | SVM과 HCRF를 이용한 텍스트 문서 감정 분류 모델 | - |
dc.type | Article | - |
dc.relation.no | 11 | - |
dc.relation.volume | 2014 | - |
dc.relation.page | 897-903 | - |
dc.relation.journal | 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 | - |
dc.contributor.googleauthor | 류진걸 | - |
dc.contributor.googleauthor | 신동민 | - |
dc.sector.campus | E | - |
dc.sector.daehak | 공학대학 | - |
dc.sector.department | 산업경영공학과 | - |
dc.identifier.pid | dmshin | - |
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