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    신문기사로부터 추출한 최근동향에 대한 트위터 감성분석

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    https://www.riss.kr/link?id=T13316566

    • 저자
    • 발행사항

      대전 : 忠南大學校 大學院, 2013

    • 학위논문사항
    • 발행연도

      2013

    • 작성언어

      한국어

    • DDC

      621.382 판사항(22)

    • 발행국(도시)

      대전

    • 기타서명

      Sentiment Analysis of Twitter on Current Trends Extracted from Newspapers

    • 형태사항

      iii, 43 p. : 삽도 ; 26 cm.

    • 일반주기명

      충남대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
      지도교수: 李公主
      참고문헌 : p. 41-43

    • 소장기관
      • 충남대학교 도서관 소장기관정보
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    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    Twitter is one of the most popular social media where users can express their opinion and sentiment in a short message. Sentiment analysis is to identify a sentiment word from a given text and to estimate the overall sentiment orientation of the text. It has attracted considerable attention in recent years because of its potential use in business and governments.
    In this thesis, I introduce an approach to automatically analyze sentiment orientation of twitter messages that mention the current trends. An Internet newspaper is easily accessible and reliable information that deals with a current issue. From this Internet newspaper, I extract a set of topic words that are used to express the current issues or trends. By searching this set of topic words through twitter API, I can gather twitter messages containing the topic words. Sentiment analysis is performed on these twitter messages by using a sentiment lexicon. By doing this I can figure out the sentiment orientation of the twitter messages on the current trends. The empirical result presents that the proposed approach is useful for twitter sentiment analysis.
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    Twitter is one of the most popular social media where users can express their opinion and sentiment in a short message. Sentiment analysis is to identify a sentiment word from a given text and to estimate the overall sentiment orientation of the text....

    Twitter is one of the most popular social media where users can express their opinion and sentiment in a short message. Sentiment analysis is to identify a sentiment word from a given text and to estimate the overall sentiment orientation of the text. It has attracted considerable attention in recent years because of its potential use in business and governments.
    In this thesis, I introduce an approach to automatically analyze sentiment orientation of twitter messages that mention the current trends. An Internet newspaper is easily accessible and reliable information that deals with a current issue. From this Internet newspaper, I extract a set of topic words that are used to express the current issues or trends. By searching this set of topic words through twitter API, I can gather twitter messages containing the topic words. Sentiment analysis is performed on these twitter messages by using a sentiment lexicon. By doing this I can figure out the sentiment orientation of the twitter messages on the current trends. The empirical result presents that the proposed approach is useful for twitter sentiment analysis.

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    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    트위터는 짧은 메시지를 통해서 자신의 의견이나 감성을 표현할 수 있는 가장 인기 있는 소셜 미디어 중의 하나이다. 감성 분석은 주어진 텍스트로부터 감성 표현을 찾고 그 텍스트가 갖고 있는 전체적인 감성을 평가하는 작업이다. 이와 같은 감성 분석은 정치/경제적인 측면에서 유용하게 사용될 수 있기 때문에 최근에 가장 주목받고 있는 분야이다.
    본 논문에서는 최신의 동향에 대해 언급하고 있는 트위터 메시지인 트윗의 감성 분석 방법을 제안한다. 인터넷 신문기사는 쉽게 접근할 수 있으며 최신의 이야깃거리 등을 다루고 있는 신뢰성 있는 데이터 중 하나이다. 이와 같은 인터넷 신문기사로부터 최신 동향이나 이슈 등을 표현하는 토픽 단어들을 추출한다. 이 토픽 단어들과 트위터 API를 통해 트위터 메시지를 수집한다. 수집된 트위터 메시지에 대해 감성 사전을 이용하여 감성 분석을 수행한다. 이렇게 함으로써 최신 동향에 대한 트위터 내의 여론을 파악할 수 있다. 실험을 통해 제안한 방법이 트위터 메시지의 감성 분석에 유용함을 보였다.
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    트위터는 짧은 메시지를 통해서 자신의 의견이나 감성을 표현할 수 있는 가장 인기 있는 소셜 미디어 중의 하나이다. 감성 분석은 주어진 텍스트로부터 감성 표현을 찾고 그 텍스트가 갖고 ...

    트위터는 짧은 메시지를 통해서 자신의 의견이나 감성을 표현할 수 있는 가장 인기 있는 소셜 미디어 중의 하나이다. 감성 분석은 주어진 텍스트로부터 감성 표현을 찾고 그 텍스트가 갖고 있는 전체적인 감성을 평가하는 작업이다. 이와 같은 감성 분석은 정치/경제적인 측면에서 유용하게 사용될 수 있기 때문에 최근에 가장 주목받고 있는 분야이다.
    본 논문에서는 최신의 동향에 대해 언급하고 있는 트위터 메시지인 트윗의 감성 분석 방법을 제안한다. 인터넷 신문기사는 쉽게 접근할 수 있으며 최신의 이야깃거리 등을 다루고 있는 신뢰성 있는 데이터 중 하나이다. 이와 같은 인터넷 신문기사로부터 최신 동향이나 이슈 등을 표현하는 토픽 단어들을 추출한다. 이 토픽 단어들과 트위터 API를 통해 트위터 메시지를 수집한다. 수집된 트위터 메시지에 대해 감성 사전을 이용하여 감성 분석을 수행한다. 이렇게 함으로써 최신 동향에 대한 트위터 내의 여론을 파악할 수 있다. 실험을 통해 제안한 방법이 트위터 메시지의 감성 분석에 유용함을 보였다.

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    목차 (Table of Contents)

    • 1. 서론 1
    • 2. 관련연구 4
    • 3. 트위터 감성 분석 8
    • 3.1 전체 개요 8
    • 3.2 신문기사 클러스터링을 통한 토픽 추출 9
    • 1. 서론 1
    • 2. 관련연구 4
    • 3. 트위터 감성 분석 8
    • 3.1 전체 개요 8
    • 3.2 신문기사 클러스터링을 통한 토픽 추출 9
    • 3.2.1. 신문기사 클러스터링 9
    • 3.2.2. 신문기사 클러스터링 실험 결과 14
    • 3.2.3 토픽 추출 19
    • 3.2.4 토픽 추출 실험 결과 22
    • 3.3 트위터 감성 분석 23
    • 3.3.1 트위터 데이터의 특성 및 수집 23
    • 3.3.2 감성사전 25
    • 3.3.3 트위터 감성 분석 27
    • 3.3.4 실험 결과 32
    • 4. 결론 40
    • 5. 참고 문헌 41
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