KSC 2017
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
워드임베딩과 텍스트 합성곱 신경망을 이용한 강의평가 감정 분석 |
| 영문제목(English Title) |
Lecture Evaluation Sentiment Analysis using Word Embedding and Text-CNN |
| 저자(Author) |
임호준
최강혁
신수용
Hojun Lim
Ganghyeok Cho
Sooyong Shin
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 44 NO. 02 PP. 1953 ~ 1955 (2017. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
수강신청 시즌이 되면, 많은 대학생들이 보다 좋은 강의를 찾기 위해 다양한 노력들을 한다. 그러한 노력 중 하나로, 해당 강의를 수강한 다른 학우의 강의 평가를 열람하는 것이 있다. 강의 평가를 읽는 작업은 강의에 대한 정보를 확실하게 얻을 수 있으나, 수 많은 강의 평가를 일일이 읽어야 한다는 어려움이 있다. 본 논문은 이러한 점에 착안하여, 대학생들이 수강하고자 하는 강의에 대해 여러 강의 평가를 읽어보지 않더라도 해당 강의 평가에 대한 지배적인 감정을 효율적으로 얻을 수 있도록 강의 평가 텍스트 감정 분석 연구를 수행하고자 한다. 강의 평가 텍스트에서 의미 있는 정보를 추출하기 위해서, 최근 감정 분석 연구에서 다양하게 활용되고 있는 딥 러닝(Deep Learning)을 적용하였다. 확도 높은 감정 분석을 진행하기 위해 분산 표현 방식의 워드 임베딩(Word Embedding)과 최근 자연어 처리에서 그 효과를 입증하고 있는 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Networks)를 사용하였다. 실제 수집된 강의 평가 데이터를 사용한 실험에서 긍정, 부정 두 가지 감정을 80%이상의 정확도로 분류하는 것을 확인하였다.
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영문내용
(English Abstract) |
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