SVM+MTL을 이용한 문서수준의 감성분류모형의 개발 = Amazon.com의 리뷰를 중심으로
저자
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2015
작성언어
Korean
자료형태
학술저널
수록면
23-49(27쪽)
제공처
SNS의 확산으로 온라인 상점에서는 상품에 대한 주관적인 의견이 내포되어 있는 고객리뷰정보가 빠르게 생성되고 확산되어 다른 고객들에게 큰 영향을 미치고 있다. 고객들의 극성(긍정/부정)을 분석하여 개선방안을 모색하려는 오피니언마이닝(opinion mining) 연구가 주목 받고 있다. 고객리뷰에 내포된 감성정보를 가진 용어들은 감성분류를 하는데 있어 가장 중요한 역할을 하기 때문에 영향력이 높은 용어를 선별하는 것이 가장 중요하며 극성을 분류하는 이진분류문제에 집중되어 왔다. 본 연구에서는 현재까지 오피니언마이닝 연구에서 적용된 사례가 없는 SVM+와 SVM+MTL 기법을 이용하여 문서수준의 감성분류모형을 구축하고자 한다. 또한 제안한 감성분류모형의 성과를 검증하기 위해 아마존의 게임과 음악에 대한 고객리뷰를 이용하여 실험하였으며, SVM, SVM+, SVM+MTL을 이용한 감성분류모형을 통해 성과를 비교하였다. 본 연구에서 제안한 문서수준의 감성분류모형을 이용함으로써 온라인 상점에서의 서비스 개선과 구매자들의 의사결정에 어떠한 영향을 미쳤는지에 대한 오피니언마이닝의 효과에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
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