반응형 [논문 리뷰] SNS에서 단어 간 유사도 기반 단어의 쾌-불쾌 지수 측정 2013년에 발표된 논문으로 자연어처리를 사용하여 감성 분석을 수행하는 연구논문이다. 기존 긍정, 부정 두 가지로 분류하는 연구는 활발히 진행되어 있었지만 본 논문의 주제는 단어 간 유사도를 기반으로 신규 단어의 쾌-불쾌 지수를 추정하는 방법론을 제안하였다. 전처리 음소만 등장하는 문자열과 보통의 문자열을 각각 분리 ex) - 음소만 등장하는 문자열( ㅋㅋㅋ, ㅎㅎㅎ, ㅠㅠㅠ) 온라인상 사용되는 구어체의 일부 보정 ~당, ~욧, ~넷 ... -> ~다, ~요, ~네 형태소 분석, 문서별 문장 구분 불용어 제거 특수문자 제거 감성단어 사전 구축 명사,동사형용사 어근을 제외한 의미 없는 품사 제거 Feature Selection 단어간 연관성이 유사하다면 쾌-불쾌 지수 또한 유사할 것이라는 가설 가설검증 감.. 2020. 6. 3. [논문 리뷰] OpinionFinder: A system for subjectivity analysis 감정분석을 하기위해 논문을 읽어보던중 OpinionFinder라는 시스템이 계속 거론되어 찾아보게 된 논문이었다. 간단하게 두장으로 끝나는 논문으로 그냥 이런역할을 하는구나 정도로만 가볍게 읽은 논문이었다. 저널 : Proceedings of HLT/EMNLP 2005 Interactive Demonstrations 저자 : TheresaWilson, Paul Hoffmann(펜실베니아 피츠버그 대학교, 지능시스템 프로그램) article history : October 2005 1. Introduction OpinionFinder는 주관성 분석을 수행하여 의견, 감정, 추측 등의 개인 상태를 자동으로 식별하여 텍스트로 표시하는 시스템이다. 주관적인 문장을 식별하고 주관성의 출처(보유자)와 긍정/부정적 .. 2020. 5. 23. [논문 리뷰] Stock Market Trend Prediction with Sentiment Analysis based on LSTM Neural Network 본 논문에서는 시장 예측을 하기 위해 feature선택에 대해 다룬 논문이며 경제 뉴스의 감정 분석을 위해 LSTM을 사용한다. Introduction LSTM과 같은 딥러닝 기술들이 금융분야에서 효과적이며 이는 증명되었다. 이에따라 LSTM신경망에 기반한 주식 시장 예측의 영향요인 분석을 목표로 시장예측에 딥러닝 방법을 사용 feature selection, 경제 뉴스의 감정분석, 신경망 구조에 중점을 둔 논문 background 주식시장 예측은 산업계 학계 등 많은 분야에서 관심을 가지는 기술 신경망, 유전자 알고리즘, svm 등의 알고리즘으로 주가 예측 사용 정확도 향상의 문제점 데이터 noise 데이터 중복성 데이터 노이즈 overfitting 시장 감정 주식시장은 확률론적 분야 - 다양한 측면이.. 2020. 5. 5. 이전 1 다음 반응형
