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      KCI등재

      텍스트마이닝 기법을 활용한 일본 미디어의 한국 뉴스의 감정 추이에 대한 분석 -파이썬을 활용한 단어감정극성대응표 분석기법의 수행을 통해-

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      https://www.riss.kr/link?id=A107083603

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      In the era of big data, it is no longer possible to effectively collect, refine, and perform meaningful interpretations of necessary information only by methods such as conventional manual and intuitive insight. Therefore, in this paper, we built a large-scale text data independently and performed the text mining analysis based on the recognition that the text mining technique needs to be used in the field of Japanese studies as well, and that the verification of the practical technique itself is also necessary.
      As a result, it was confirmed that an analysis of semantic orientations of the text using ‘the Semantic Orientations of Words’ is effective for the analysis of the ‘emotion’ of the text. Besides, it has been confirmed that Japanese media’s ‘semantic orientations’ toward Korea has been deteriorating over the past decade. Above all, it was also confirmed that semantic orientations of Japanese media news articles about Korea were actively reflected in the issue of Korea-Japan relations.
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      In the era of big data, it is no longer possible to effectively collect, refine, and perform meaningful interpretations of necessary information only by methods such as conventional manual and intuitive insight. Therefore, in this paper, we built a la...

      In the era of big data, it is no longer possible to effectively collect, refine, and perform meaningful interpretations of necessary information only by methods such as conventional manual and intuitive insight. Therefore, in this paper, we built a large-scale text data independently and performed the text mining analysis based on the recognition that the text mining technique needs to be used in the field of Japanese studies as well, and that the verification of the practical technique itself is also necessary.
      As a result, it was confirmed that an analysis of semantic orientations of the text using ‘the Semantic Orientations of Words’ is effective for the analysis of the ‘emotion’ of the text. Besides, it has been confirmed that Japanese media’s ‘semantic orientations’ toward Korea has been deteriorating over the past decade. Above all, it was also confirmed that semantic orientations of Japanese media news articles about Korea were actively reflected in the issue of Korea-Japan relations.

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      목차 (Table of Contents)

      • 〈Abstract〉
      • 1. 들어가며
      • 2. 선행연구
      • 3. 연구방법
      • 4. 연구 결과
      • 〈Abstract〉
      • 1. 들어가며
      • 2. 선행연구
      • 3. 연구방법
      • 4. 연구 결과
      • 5. 맺음말
      • 【참고문헌】
      • 〈要旨〉
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      참고문헌 (Reference)

      1 이병욱, "바이오 연구데이터 현황과 활용방안" 생명공학정책연구센터 (74) : 1-17, 2020

      2 黒田絢香, "言語文化共同研究プロジェクト" 大阪大学大学院言語文化研究科 23-41, 2017

      3 中岡伊織, "自己組織化マップおよび対応分析による口コミ情報を用いた地域性特徴分析" 号日本知能情報ファジィ学会 (2018-1) : 891-894, 2013

      4 狩野達哉, "日本知能情報ファジィ学会 ファジィシステムシンポジウム講演論文集" 日本知能情報ファジィ学会 719-722, 2012

      5 胡碩, "日中時系列ニュース・ブログにおけるトピックモデルの推定と分析" 電子情報通信学会 112 (112): 25-30, 2012

      6 森田晋也, "単語間の類似度に基づいた単語感情極性の判定" 情報処理学会 (2017-1) : 601-602, 2017

      7 東京工業大学 奥村・高村・船越研究室, "単語感情極性対応表"

      8 武内達哉, "単語の持つ感情推定法の提案と単語感情辞書の構築" 情報処理学会 18 (18): 273-278, 2019

      9 森田晋也, "分野別単語感情極性辞書の作成及び評価" 情報処理学会 (2018-1) : 317-318, 2018

      10 SimilarWeb, "上位ウェブサイトランキング"

      1 이병욱, "바이오 연구데이터 현황과 활용방안" 생명공학정책연구센터 (74) : 1-17, 2020

      2 黒田絢香, "言語文化共同研究プロジェクト" 大阪大学大学院言語文化研究科 23-41, 2017

      3 中岡伊織, "自己組織化マップおよび対応分析による口コミ情報を用いた地域性特徴分析" 号日本知能情報ファジィ学会 (2018-1) : 891-894, 2013

      4 狩野達哉, "日本知能情報ファジィ学会 ファジィシステムシンポジウム講演論文集" 日本知能情報ファジィ学会 719-722, 2012

      5 胡碩, "日中時系列ニュース・ブログにおけるトピックモデルの推定と分析" 電子情報通信学会 112 (112): 25-30, 2012

      6 森田晋也, "単語間の類似度に基づいた単語感情極性の判定" 情報処理学会 (2017-1) : 601-602, 2017

      7 東京工業大学 奥村・高村・船越研究室, "単語感情極性対応表"

      8 武内達哉, "単語の持つ感情推定法の提案と単語感情辞書の構築" 情報処理学会 18 (18): 273-278, 2019

      9 森田晋也, "分野別単語感情極性辞書の作成及び評価" 情報処理学会 (2018-1) : 317-318, 2018

      10 SimilarWeb, "上位ウェブサイトランキング"

      11 高村大也, "スピンモデルによる単語の感情極性抽出" 47 (47): 627-637, 2006

      12 金曘泳, "「AJ」- All about Japanese Study「My Japanese Study - CORPUS(コーパス)」"

      13 RONDHUIT, "livedoor ニュースコーパス"

      14 折本伸之, "Twitter連携ニュースフィルタリングのためのトピックモデルに基づくユーザの興味の学習" 情報処理学会 289-290, 2018

      15 金原直也, "Twitterユーザーの感情分析" 情報処理学会 (2018-1) : 637-638, 2018

      16 冨田純平, "Twitterデータを用いたLDAとBTMのトピック抽出の結果の比較" 電子情報通信学会 14 : 13-16, 2019

      17 Blei, David M., "Latent dirichlet allocation" 3 : 993-1022, 2003

      18 Hiroya Takamura, "Extracting Semantic Orientations of Words using Spin Model" 133-140, 2005

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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.31 0.31 0.26
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.28 0.25 0.519 0.09
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