문맥을 고려한 한국어 극성 기반 감정 분류 방법 [韩语论文]

资料分类免费韩语论文 责任编辑:金一助教更新时间:2017-04-27
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본 논문에서는 이중 주어를 가진 문장에서 오피니언 마이닝의 중요 요소인 감정의 평가 요소와 감정 특징간의 결합을 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 오피니언 마이닝의 감정 평가 요소...

본 논문에서는 이중 주어를 가진 문장에서 오피니언 마이닝의 중요 요소인 감정의 평가 요소와 감정 특징간의 결합을 수행할 수 있는 방법을 제안한다.
오피니언 마이닝의 감정 평가 요소는 도메인에 따라서 이루어지며, 서술어에서 발견되는 감정 특징들이 수식해야하는 부분이다. 만일 이 부분에 대한 고려가 수반되지 않으면 감정 특징들이 어떤 요소에 관한 감정인지 명확하지 못하게 되는 문제가 생긴다. 단문장 내에서의 오피니언 마이닝에서는 이러한 요소와 감정 특징이 올바르게 짝지어지지 않아도 분류 성능에 크게 영향을 미치지 않지만, 이중 주어 현상이 나타나는 문장에 대해서는 반드시 이에 대한 고려가 필요하다. 하지만 기존의 극성 기반 분류 기법에서는 이러한 결합에 대해 고려하지 못하기 때문에 문장의 문맥을 반영하지 못하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 한국어의 교착어 특징에서 착안하여 이를 해결하는 방법을 제안한다. 이중 주어 현상이 발생한 문장 내에서 한국어의 교착어적 특성을 결정짓는 주요 요소인 접속사, 어미, 조사를 기반으로 문장을 분리해내어 입력 문장의 주어가 되는 감정 평가 요소와 서술어가 되는 감정 특징이 올바르게 짝지어지도록 한다. 또한 감정 특징이 될 수 있는 어구 중 출현 빈도가 높은 명사들을 선정한 후 상관도에 따라 계층 구조화하여 구성함으로써 감정 평가 요소간의 우선 순위를 매긴다. 이런 방법들을 통해 오피니언 마이닝에서 Veiw Point의 굴절 현상을 해결하는 방법을 제안한다.

This thesis presents how to combine Sentiment Entity with Sentiment Features, which are key factors in Opinion Mining. In Opinion Mining, Sentiment Entity, which must be decorated by Sentiment Features found in predicates, is carried out on each Domai...

This thesis presents how to combine Sentiment Entity with Sentiment Features, which are key factors in Opinion Mining. In Opinion Mining, Sentiment Entity, which must be decorated by Sentiment Features found in predicates, is carried out on each Domain. If there is no consideration for thispart, problems that Sentiment Features can be uncertain will arise. In the case of a simple sentence in Opinion Mining, these problems cannot have an influence on classification efficiency. However, it is important to consider this part in sentences that cause dual subjects phenomenon. Since thereis no consideration of this part in existing Polarity Sentiment Classification, the context cannot be reflected. Accordingly, there are solutions conceived by grammatical features in Korean to the problems in this thesis. First of all, sentences generating dual subjects phenomenon are separated by a conjunction, the ending of a word and a postposition, which are the principal factors determining grammatical features in Korean. Also, Sentiment Entity, which is subject in input sentences, and Sentiment Features, which is a predicate, are paired off. Nouns that can be Sentiment Features among phrases are chosen by frequency of appearance and how their hierarchy are composed. Also, it determine the ranking. Through these ways, there are suggestions about how to solve refraction in View Point of Opinion mining.

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