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JIIBC 2013-5-4

기계학습을 이용한 SNS 오피니언 문서의 자동추출기법

원문정보

Automatic Retrieval of SNS Opinion Document Using Machine Learning Technique

장재영

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초록

영어

Recently, as Social Network Services(SNS) are becoming more popular, much research has been doing on analyzing public opinions from SNS. One of the most important tasks for solving such a problem is to separate opinion(subjective) documents from others(e.g. objective documents) in SNS. In this paper, we propose a new method of retrieving the opinion documents from Twitter. The reason why it is not easy to search or classify the opinion documents in Twitter is due to a lack of publicly available Twitter documents for training. To tackle the problem, at first, we build a machine-learned model for sentiment classification using the external documents similar to Twitter, and then modify the model to separate the opinion documents from Twitter. Experimental results show that proposed method can be applied successfully in opinion classification.

한국어

최근 들어 SNS가 대중화됨에 따라, 이들로 부터 오피니언을 분석하여 특정 이슈에 대한 여론을 파악하려는 다양한 연구가 진행되고 있다. SNS 환경에서 오피니언 분석을 위해서는 우선 게시글 중에서 오피니언 문서와 그렇지 않은 문서(객관적 문서)를 분리해야한다. 본 논문에서는 트위터 문서로 부터 오피니언 문서만을 추출하는 새로운 방 법을 제안한다. 트위터 환경에서 오피니언 문서에 대한 분류나 검색의 어려운 점은 충분한 학습 자료가 존재하지 않 다는데 있다 이를 위해 제안된 방법에서는 감성 분류를 위해 트위터와 유사한 외부의 정보를 이용하여 기계학습기반 분류 모델을 생성하고, 이를 응용하여 트위터에서의 오피니언 문서 추출에 적용하였다. 또한 실험을 통하여 제안된 방법의 적용 가능성을 평가하였다.

목차

요약
 Abstract
 Ⅰ. 서론
 Ⅱ. 관련연구
 Ⅲ. 오피니언 문서 추출 절차
 Ⅳ. 특징 선택 기법
  1. X2-통계량
  2. KL 거리
 Ⅴ. 오피니언 분류 및 추출 기법
  1. 나이브 베이즈 모델
  2. SVM 모델
 Ⅵ. 실험평가
 Ⅶ. 결론
 References

저자정보

  • 장재영 Jae-Young Chang. 정회원, 한성대학교 컴퓨터공학과

참고문헌

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