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김동균 (광운대학교) 허지용 (광운대학교) 조지훈 (광운대학교) 박수영 (광운대학교) 김용혁 (광운대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2011가을 학술발표논문집 제38권 제2호(B)
발행연도
2011.11
수록면
379 - 382 (4page)

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본 논문에서는 사람의 다양한 감정을 분류하기 위한 방법으로 기계학습을 사용한다. 트위터 사용자의 감정을 나타내는 트윗(tweet)을 구성하고 있는 단어들을 이용하여 기계를 학습시키고, 학습된 기계를 이용하여 트윗을 작성한 사용자의 감정을 분류한다. 기계학습 중에서도 지도학습인 SVM(suppor vector machine)알고리즘을 이용하여 감정이 있는 트윗과 감정이 없는 트윗을 분류하고, 감정이 있는 트윗을 4가지 감정으로 분류하였다. 그 결과 평균적으로 약 75%의 적중률을 보였고 실제 감정을 파악함에 있어 성공적인 결과를 확인하였다.
#감성 #기계학습 #Twitter Bot #SVM

목차

요약
1. 서론
2. SVM (Support Vector Machine)
3. 실험 방법
4. 제한 사항
5. 연구 결과
6. 결론
7. 감사의 글
8. 참고문헌

참고문헌 (0)

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