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2008년 컴퓨터종합학술대회

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한글제목(Korean Title) 의견 어구 추출을 위한 생성 모델과 분류 모델을 결합한 부분 지도 학습 방법
영문제목(English Title) Semi-Supervised Learning for Sentiment Phrase Extraction by Combining Generative Model and Discriminative Model
저자(Author) 남상협   나승훈   이예하   이용훈   김준기   이종혁   Sang-Hyob Nam   Seung-Hoon Na   Yeha Lee   Yong-Hun Lee   Jungi Kim   Jong-Hyeok Lee  
원문수록처(Citation) VOL 35 NO. 01(C) PP. 0268 ~ 0273 (2008. 06)
한글내용
(Korean Abstract)
의견(Opinion) 분석은 도전적인 분야로 언어 자원 구축, 문서의 Sentiment 분류, 문장 내의 의견 어구 추출 등의 다양한 문제를 다룬다. 이 중 의견 어구 추출문제는 단순히 문장이나 문서 단위로 분류하는 수준을 뛰어 넘는 문장 내 의견 어구를 추출하는 문제로 최근 많은 관심을 받고 있는 연구 주제이다. 그러나 의견 어구 추출에 대한 기존 연구는 문장 내 의견 어구 부분이 태깅(tagging)된 학습 데이터와 의견 어휘 자원을 이용한 지도(Supervised)학습을 이용한 접근이 대부분으로 실제 적용 상의 한계를 갖는다. 본 논문은 문장 내 의견 어구 부분이 태깅된 학습 데이터와 의견 어휘 자원이 없는 환경에서도 문장단위의 극성 정보를 이용하여 의견 어구를 추출하는 부분 지도(Semi-Supervised)학습 방법을 제안한다. 본 논문의 방법은 Baseline에 비하여 정확률(Precision)은 33%, F-Measure는 14% 가량 높은 성능을 냈다.
영문내용
(English Abstract)
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