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초록

한국어

최근 트위터, 페이스북 등과 같은 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)의 확산과 더불어 정 보의 생성 및 공유가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 SNS 매체들을 통해 생산하는 많은 데이터를 활용하기 위해 축적된 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출해 내는 기술의 필요성이 대두되고 있으며, 데이터 마이닝 기법을 이용 하여 의미있는 지식을 찾아낸다. 특히, 다양한 형태의 방대한 자료들로부터 표출되는 의견, 정책, 성향, 감정 등 대중 의 집단지성에 나타난 일반적인 감정분석이 활용되고 있다. 본 논문에서는 대중들이 SNS를 통해 작성한 사용자들의 짧은 문장에 함축된 단어와 단어들 간의 연관성을 이용하여 문장 내 감정 상태를 예측하고 사용자의 감정에 따른 적절한 답변이나 추출한 감정과 유사한 트윗글이나 영화 등을 추천하는데 사용될 수 있는 방법을 제안한다.

영어

Recently, creation and sharing of information make progress actively through the SNS(Social Network Service) such as twitter, facebook and so on. It is necessary to extract the knowledge from aggregated information and data mining is one of the knowledge based approach. Especially, emotion analysis is a recent subdiscipline of text classification, which is concerned with massive collective intelligence from an opinion, policy, propensity and sentiment. In this paper, We propose the emotion prediction method, which extracts the significant key words and related key words from SNS paragraph, then predicts the emotion using these extracted emotion features.

목차

요약
 Abstract
 1. 서론
 2. 관련연구
  2.1 감정 정보
  2.2 SVM(Support Vector Machine)
  2.3 Data Mining
 3. 실험 및 분석
  3.1 전처리 과정을 통한 키워드 추출
  3.2 감정 대표 키워드 추출
  3.3 감정별 연관-순차 DB 생성
 4. 실험 및 분석
 5. 결론 및 향후 연구
 REFERENCES

저자

• 김진수 [ Jinsu Kim | 안양대학교 교양대학 ] Corresponding Author

참고문헌