본 논문에서는 한국어 텍스트를 기반으로 향상된 오피니언을 도출하기 위한 방법과 이를 빅데이터 환경에서 안정적으로 적용 및 관리하고, 예측할 수 있는 시스템 설계 방법론에 대해서 연...
본 논문에서는 한국어 텍스트를 기반으로 향상된 오피니언을 도출하기 위한 방법과 이를 빅데이터 환경에서 안정적으로 적용 및 관리하고, 예측할 수 있는 시스템 설계 방법론에 대해서 연구하였다. 한국어 기반의 오피니언 추출을 위한 향상된 감성사전을 구축하기 위해서 반의어와 접속어 기반의 역접관계를 분석하고, 어휘에 연관된 단어의 패턴을 탐색하여, 두 가지 부류의 감성사전을 제시하였으며, 이를 주식 온라인 뉴스 콘텐츠를 테마로 선정하여 빅데이터에서 관리 및 예측 분석이 가능한 한국어 문법 기반의 오피니언 반의어 감성 규칙 기법 모델을 구축하였다.
오피니언의 정확도는 감성사전의 구축을 통하여 크게 차이를 보일 수 있으며, 해외의 다양한 감성분석과 데이터마이닝은 영어 문법 기반의 텍스트마이닝을 위주로 분석을 수행하고 있다. 이에 따라 한국어 문법에서는 영어문법과 비교하여 다양한 접속어 어휘들이 등장하고, 이로 인하여 문장 전체가 긍정적인 구조일지라도 부정 어휘의 출현율에 의해서 상반된 결과를 도출하기도 한다.
본 논문에서는 오피니언마인닝을 빅데이터에 적용할 경우 안정성 있는 환경과 예측 및 분석의 정확도를 높이기 위해서 문장 전체의 연관된 단어의 출현 빈도와 패턴 분석, 반의법을 고려한 형태소 분석, 접속어 중심의 역접관계를 고려한 OASR기법을 제안하여 주식관련 온라인 뉴스를 분석하였으며, 기존의 감성사전에 비해서 오피니언의 도출 및 정확성이 향상된 결과를 얻었다.
본 논문을 통해서 한국어 문법의 향상된 감성분석과 텍스트 처리 및 관리하는 빅데이터의 활용에 있어서 보다 정확한 예측 및 분석이 가능할 것으로 기대된다.
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