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학술대회 프로시딩

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KSC 2018

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한글제목(Korean Title) LSTM 모델을 통한 국문 기사 감성 분류 시스템
영문제목(English Title) The Sentiment Classification of News Articles using LSTM
저자(Author) 유은조   이지현   박소영   Eun-joe You   Ji-hyeon Lee   So-young Park  
원문수록처(Citation) VOL 45 NO. 02 PP. 1949 ~ 1951 (2018. 12)
한글내용
(Korean Abstract)
정보화 사회에 살아가는 우리는 넘쳐나는 정보를 제공받고 있지만 그 정보를 제공하는 뉴스나 칼럼의 성향이 극단적으로 갈림으로써 편향된 의견밖에 받지 못하는 경향이 있다. 이러한 불편함을 해소하고 칼럼의 경향을 한 눈에 알아볼 수 있도록 하고자 LSTM을 이용한 뉴스 기사 감정 분류 모델을 제안하였다. 본 연구에서는 수집한 기사 데이터들을 형태소 분리하여 단어 사전을 만들고, 우호적인 기사는 1, 비판적인 기사는 0의 값으로 라벨링하여 해당 모델에게 긍정적, 부정적 성향을 학습시켰다. 이후 사람이 평가한 기사의 우호도와 제안한 모델의 예측 결과를 비교하여 정확도를 평가하였다.
영문내용
(English Abstract)
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