딥러닝 기법을 활용한 소셜미디어 텍스트의 문자 기반 다범주 감성분석 방안

• 영문명: Character-based multi-category sentiment analysis on social media using deep learning algorithms
• 발행기관: 한국시뮬레이션학회
• 저자명: 김동성 김기태 김종우
• 간행물 정보: 『한국시뮬레이션학회 학술대회집』2017년 춘계학술대회 발표집, 5082~5084쪽, 전체 3쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2017.04.26

국문 초록

빅데이터에 대한 분석과 활용을 위한 노력들이 지속적으로 이루어지고 있으며;그 중 온라인 상에서 발생하는 텍스트 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하고자 하는 감성분석과 관련된 연구들이 다양하게 이루어지고 있다. 비정형 형태인 텍스트 데이터의 감성분석을 위해서는 우선 문장의 형태소 분석;품사 구분 등의 전처리 과정에서 효과적인 자연어 처리 방안이 주요 연구문제로 제기되고 있다. 또한 접근하는 감성분석 방안에 따라서 감성사전이나 구문 분석 방안이 감성분석 결과에 중요한 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 이러한 기존 감성분석 방안들의 한계점을 보완하고자 딥러닝 기법을 활용한 문자 기반의 문장에 대한 다범주 감성분석 방안 연구를 수행하고자 한다. 이를 위하여 대표적 딥러닝 알고리즘 중 하나인 컨볼 루션 뉴럴 네트워크(CNN: Convolutional Neural Networks)를 활용하며;문자 기반의 모형 학습을 통하여 전처리 과정을 생략한 다범주 감성 분석 방안을 제시하고자 한다. 최종적으로는 소셜미디어 텍스트에 대한 기존 감성분석 방안 과의 비교를 통하여 제안하는 방안의 유용성을 확인한다.

목차

1. 서론

2. 관련 연구

3. 컨볼루션 뉴럴 네트워크를 활용한 문자 기반의 다범주 감성분석 방안

4. 분석 결과

5. 결론