한국어 비정형 데이터 처리를 위한 효율적인 오피니언 마이닝 기법

• 영문명: An efficient opinion mining technique for processing unstructured data in korean
• 발행기관: 인문사회과학기술융합학회
• 저자명: 남기훈
• 간행물 정보: 『예술인문사회융합멀티미디어논문지』7권 6호, 759~766쪽, 전체 8쪽
• 주제분류: 사회과학 > 사회과학일반
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2017.06.30

국문 초록

본 논문에서는 소셜 네트워킹 서비스(SNS)에서 구조가 복잡한 비정형 데이터를 처리하기 위해 새 로운 마이닝 접근법을 제안한다. SNS에 올라온 텍스트 형태의 문장들을 분석하여 의미있는 감성 정 보를 보다더 효과적으로 추출하기 위해서이다. 어휘 사이의 관계를 형성하는데 주목적으로 하는 기존 방식의 SentiwordNet은 함축적 표현의 한글 문장 및 초성, 중성, 종성으로 이루어진 독특한 글자 구 조인 한글에 적용하기 어려운 문제가 있다. 이를 개선하기위해 레빈쉬타인 거리 알고리즘을 적용하여 한글 문장을 효율적으로 탐색하고 결과에 가중치를 부여하여 감성 사전을 구축했다. 문장 분석을 실 시간 처리하여 일반문, 긍정문, 부정문으로 평가 계산식을 사용하여 구별했으며 그 결과를 백분율로 표기하였다. 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 Navie Baysian 방식의 실험보다 문장에 서 감정 분류에 효과적이라는 것을 증명했다. 대용량 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 하둡 시스 템을 이용했다.

목차

1. 서론

2. 하둡 시스템을 이용한 비정형 데이터 처리 프로그램

3. 실험 및 결과

4. 결론

References

키워드

오피니언 마이닝,비정형 데이터,SentiwordNet,레벤스테인,하둡 시스텝