한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문에서는 농산물 가격 예측에 사용하기 위해 온라인 뉴스를 이용한 감성 사전을 구축하는 방법을 제안한다. 이를 위해 2015년과 2016년에 걸쳐 양파에 관련된 기사를 수집했으며, 수집한 비정형 텍스트데이터에서 문장 단위로 기사를 분할한다. 분할된 텍스트 중 분석내용과 연관 없거나, 가격 등락에 상관없이 많이 언급된 단어들을 불용어로 처리했다. 형태소 분석을 진행한 후 키워드를 추출하여 제안한 모형의 성능을 로지스틱 회귀방식과 인공신경망을 이용해 실험했다. 그 결과 로지스틱 회귀분석을 이용했을 때보다 인공신경망의 일종인 합성곱신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)을 이용했을 때 약 10% 이상 정확도가 향상됐다.
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