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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.2
- 수록면
- 232 - 239 (8page)
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온라인에서의 글쓰기가 늘어나면서, 기계학습을 통해 이를 분류하는 연구가 늘고 있다. 그럼에도 불구하고 한국어로 작성된 마이크로블로그를 대상으로 한 연구는 많지 않다. 또한 통계적으로 기계학습을 평가한 연구를 찾아보기 힘들다. 본 논문에서는 트위터를 대상으로, 표본을 추출하고, 형태소와 음절을 자질로 사용하여 기계학습에 따라 감정을 분류하였다. 그 결과 약 76%정도 트위터에 포함된 감정이 분류되었다. Support Vector Machine이 Naive Bayes보다 정확했고, 선형모델도 비구조적인 텍스트 처리에 비선형 모델에 상응하는 정확성을 보였다. 또한 형태소가 음절 자질에 비해 높은 정확성을 보이지 않았다.
목차
요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 연구 방법
4. 실험
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (27)
참고문헌 신청
Gerald L Clore / 1994 / Handbook of Social Cognition / Psychology Press :323~417
Michael W Morris / 2000 / How Emotions Work: the Social Functions of Emotional Expression in Negotiations / Research in Organizational Behavior 22:1~50
Peggy A Thoits / 1989 / The Sociology of Emotions / Annual Review of Sociology 15:317~342
홍초희 / 2012 / 트윗 감정 분류를 위한 다양한 기계학습 자질에 대한 비교 연구 / 한국콘텐츠학회 논문지 12(12):471~478
이철성 / 2013 / 한글 마이크로블로그 텍스트의 감정 분류 및 분석 / 정보과학회논문지 : 데이타베이스 40(3):159~167
Michael W Morris / 2000 / How Emotions Work: the Social Functions of Emotional Expression in Negotiations / Research in Organizational Behavior 22:1~50
Peggy A Thoits / 1989 / The Sociology of Emotions / Annual Review of Sociology 15:317~342
홍초희 / 2012 / 트윗 감정 분류를 위한 다양한 기계학습 자질에 대한 비교 연구 / 한국콘텐츠학회 논문지 12(12):471~478
이철성 / 2013 / 한글 마이크로블로그 텍스트의 감정 분류 및 분석 / 정보과학회논문지 : 데이타베이스 40(3):159~167
이 논문의 저자 정보
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