Sentiment Analysis for Korean Product Review Using Stacked Bi-LSTM-CRF Model

Stacked Bi-LSTM-CRF 모델을 이용한 한국어 상품평 감성 분석

  • Youn, Jun Young (Dept. of Computer Science, Chungbuk National University) ;
  • Park, Jung Ju (Dept. of Computer Science, Chungbuk National University) ;
  • Kim, Do Won (Dept. of Computer Science, Chungbuk National University) ;
  • Min, Tae Hong (Dept. of Computer Science, Chungbuk National University) ;
  • Lee, Jae Sung (Dept. of Computer Science, Chungbuk National University)
  • 윤준영 (충북대학교 소프트웨어학과) ;
  • 박정주 (충북대학교 소프트웨어학과) ;
  • 김도원 (충북대학교 소프트웨어학과) ;
  • 민태홍 (충북대학교 소프트웨어학과) ;
  • 이재성 (충북대학교 소프트웨어학과)
  • Published : 2018.10.12

Abstract

최근 소셜 커머스 데이터를 이용하여 상품에 대한 소비자들의 수요와 선호도 등을 조사하는 등의 감성분석 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 Stacked Bi-LSTM-CRF 모델을 이용하여 한국어의 복합적인 형태로 이루어지는 감성표현에 대하여 어휘단위로 감성분석을 진행하고, 상품의 세부주제(특징, 관심키워드 등)를 추출하여 세부주제별 감성 분석을 할 수 있는 방법을 제안한다.

Acknowledgement

Supported by : 정보통신기술진흥센터