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김미선(Misun Kim),양형정(Hyungjeong Yang),티엔윙안(Tien Nguyen Anh),주종민(Jongmin Joo),채호진(Chaeho Jin) 한국정보과학회 2018 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.24 No.11
본 논문에서는 농산물 가격의 등락을 기준으로 감성사전을 구축하여 농산물 관련 온라인 뉴스의 긍정/부정을 분류하는 방법을 제안한다. 이를 위해 비정형 텍스트문서를 문장 단위로 분할한 뒤 분석내용과 연관 없거나 가격 등락에 상관없이 빈번하게 언급된 단어들을 불용어로 처리한다. 형태소 분석을 진행한 후 비지도 학습 기반으로 키워드를 추출하여 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)을 이용해 긍정/부정 분류를 수행하였다. 그 결과 빈도기반 키워드를 이용한 긍정/부정 분류보다 비지도 학습기반 키워드 추출과 인공신경망의 일종인 합성곱 신경망을 이용했을 때 약 20% 이상 분류 정확도가 향상되었다. In this paper, we propose a method for sentiment analysis of online news by constructing emotional dictionary base on the fluctuation in prices of various agriculture products. The collected unstructured text data were segmented into sentences and the frequently mentioned words which were not related to price fluctuation were removed as stop words. After the morphological analysis, the keyword was extracted based on the unsupervised learning and the experiments were conducted based on the proposed model using the convolutional neural network (CNN). Consequently, about 20% improvement in accuracy was observed when CNN was used than the word frequency based method.
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