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영어

Online news has replaced the traditional newspaper and has brought about a profound transformation in the way we access and share information. News websites have had the ability for users to post comments for quite some time, and some have also begun to crowdsource reactions to news articles. The field of sentiment analysis seeks to computationally model the emotions and reactions experienced when presented with text. In this work, we analyze more than 100,000 news articles over ten categories with five user-generated emotional annotations to determine whether or not these reactions have a mathematical correlation to the news body text and propose a simple sentiment analysis algorithm that requires minimal preprocessing and no machine learning. We show that it is effective even for a morphologically complex language like Korean.

한국어

온라인 뉴스는 기존의 신문을 대체하였고, 우리가 정보에 접근하고 공유하는 방법에 큰 변화를 가져왔다. 뉴스 웹사이트들은 사용자가 댓글을 남길 수 있는 기능을 오랜 시간동안 제공하였고, 그 중 몇몇 뉴스 웹사이트에서는 뉴스 기사들에 대한 사용자의 반응들을 크라우드소싱(crowdsource)하기 시작했다. 감정분석 분야에서는 텍스트에 반영된 감정과 반응들을 컴퓨팅적으로 모델링하기 위한 시도를 하고 있다. 본 연구에서는 뉴스 기사에 대한 반응들이 뉴스 본문과 수학적인 상관관계를 갖는지 밝히기 위해, 사용자로부터 생성된 다섯 가지의 감정 라벨(label)을 사용하여 10가지 카테고리(category)에 해당하는 100,000개 이상의 뉴스 기사들을 분석한다. 본 연구에서는 전처리과정이 최소한으로 필요하고 기계학습이 적용하지 않아도 되는 간단한 감정 분석 알고리즘(algorithm)을 제안한다. 우리는 이 모델이 한국어와 같은 형태론적으로 복잡한 언어에도 효과적이라는 것을 증명한다.