온라인상의 텍스트 데이터에 존재하는 감성 정보는 개인, 기업을 넘어 정부에 이르기까지 넓은 분야에서 다양한 목적을 위해 사용된다. 감성 분석은 이러한 감성 정보를 온라인 텍스트로부...
온라인상의 텍스트 데이터에 존재하는 감성 정보는 개인, 기업을 넘어 정부에 이르기까지 넓은 분야에서 다양한 목적을 위해 사용된다. 감성 분석은 이러한 감성 정보를 온라인 텍스트로부터 자동으로 인식하고 분류하는 것이다.
감성 분석 연구는 긍정 및 부정 감성 분류에서 다중 감성 분류까지 많은 연구가 진행되었고, 현재까지도 지속적으로 진행되고 있다. 최근에는 영화나 제품에 대한 리뷰의 평가 점수인 평점을 자동으로 추론하는 평점 추론 연구도 있다.
감성 분석은 텍스트 데이터로부터 감성을 표현하는 특징들을 추출하고, 이를 이용하는 다양한 분류 기법들을 통해 사전에 정의한 감성 범주로 텍스트를 분류한다. 감성을 표현하는 특징들을 감성 특징이라 부르며, 대표적인 감성 특징으로 감성 단어와 구문 패턴이 있다. 하지만 기존 연구들은 이러한 감성 특징들이 가지는 감성들을 서로 독립적으로 고려하기 때문에 문장 혹은 글 전체가 띄는 감성을 정확히 인식하기 어렵다.
본 연구는 새로운 감성 특징인 감성 패턴을 분석하는 방법을 제안한다. 감성 패턴은 문장의 전체적인 감성을 나타내기 위해 문장 내 존재하는 감성들과 이들 감성의 정도를 변화시키는 요소들을 의미적으로 결합하여 일련의 패턴으로 정의한 것이다. 감성 패턴은 문장 내 감성 흐름을 나타내므로 이를 감성 특징으로 사용하면 문장의 전체적인 감성을 보다 정확하게 인식할 수 있다. 추가적으로, 본 연구는 한국어의 특징인 용언의 활용을 고려하여 감성 특징들을 관리하기 위한 데이터베이스인 감성 사전을 구축하였다. 감성 사전은 용언의 활용을 통한 변형어를 관리하고 각 변형에 따른 감성 변화 정보를 가지고 있다. 이러한 정보를 감성 분석 시 고려하여 보다 세밀한 분석을 수행하였다. 본 연구에서는 제안하는 감성 패턴의 효과를 확인하기 위해 감성 패턴을 이용한 온라인 텍스트의 평점 추론 실험을 수행하였으며, 그 결과 기존 감성 특징들만을 사용한 경우보다 더욱 높은 추론 정확도를 확인하였다.
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