• Title, Summary, Keyword: 감정분석

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Annotation Guidelines for Korean Sentiment Analysis and Annotation Tool (한국어 감정분석을 위한 말뭉치 구축 가이드라인 및 말뭉치 구축 도구)

  • Ha, Eun-Ju;Oh, Jin-Young;Cha, Jeong-Won
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • pp.84-87
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    • 2018
  • 한국어 감정분석에 대한 연구는 활발하게 진행되고 있다. 그렇지만 학습 및 평가 말뭉치 표현에 대한 논의가 부족하다. 본 논문은 한국어 감정분석에 대해 정의하고, 말뭉치 제작을 위한 가이드라인을 제시한다. 또한, 태깅 가이드라인에 따라 말뭉치를 구축하였으며 한국어 감정분석을 위한 반자동 태깅 도구를 구현하였다.

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Developing a Korean sentiment lexicon through label propagation (레이블 전파를 통한 감정사전 제작)

  • Park, Ho-Min;Cheon, Min-Ah;Nam-Goong, Young;Choi, Min-Seok;Yoon, Ho;Kim, Jae-Hoon
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • pp.91-94
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    • 2018
  • 감정분석은 텍스트에서 나타난 저자 혹은 발화자의 태도, 의견 등과 같은 주관적인 정보를 추출하는 기술이며, 여론 분석, 시장 동향 분석 등 다양한 분야에 두루 사용된다. 감정분석 방법은 사전 기반 방법, 기계학습 기반 방법 등이 있다. 본 논문은 사전 기반 감정분석에 필요한 한국어 감정사전 자동 구축 방법을 제안한다. 본 논문은 영어 감정사전으로부터 한국어 감정사전을 자동으로 구축하는 방법이며, 크게 세 단계로 구성된다. 첫 번째는 영한 병렬말뭉치를 이용한 영한사전을 구축하는 단계이고, 두 번째는 영한사전을 통한 이중언어 그래프를 생성하는 단계이며, 세 번째는 영어 단어의 감정값을 한국어 단어의 감정값으로 전파하는 단계이다. 본 논문에서는 제안된 방법의 유효성을 보이기 위해 사전 기반 한국어 감정분석 시스템을 구축하여 평가하였으며, 그 결과 제안된 방법이 합리적인 방법임을 확인할 수 있었으며 향후 연구를 통해 개선한다면 질 좋은 한국어 감정사전을 효과적인 방법으로 구축할 수 있을 것이다.

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A Study on the Acoustic Modeling of the Emotional Speech (감정 음성의 음향학적 모델링에 관한 연구)

  • 천희진;이양희
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • pp.815-818
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    • 2000
  • 본 논문에서는 감정 표현 음성 합성 시스템을 구현하기 위해서, 감정 음성 데이터베이스의 음향학적 특징인 피치, 에너지, 지속시간, 스펙트럼 포락에 대해 분석한 결과와 문법적 요소인 품사에 따른 감정 음성 데이터의 피치 변화를 분석하였다. 분석 결과, 기본 주파수, 에너지, 지속시간, 스펙트럼 포락은 감정 표현에 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 전반적으로 화남과 기쁨의 감정이 평상과 슬픔의 감정 보다 피치 및 에너지의 변화가 크게 나타났으며, 특히 기쁜 감정의 경우 부사, 관형사, 연결어미, 조사, 접미사에서 피치 변화가 많았으며, 화난 감정의 경우, 관형사, 명사, 용언, 접미사에서 피치 변화가 높게 나타났다. 이러한 분석 결과를 적용해 감정 음성을 합성하기 위하여, 평상 음성에 각 감정 음성의 운율 요소를 적용하여 감정 음성을 합성하여 평가한 결과, 기쁜 감정은 기본 주파수의 변화에 의해 86.7%, 화난 감정은 에너지의 변화에 의해 91%, 슬픈 감정은 음절지속시간의 변화에 의해 76.7%가 각각 올바른 감정으로 인지되었다.

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A Study on the Analysis of Semantic Relation and Category of the Korean Emotion Words (한글 감정단어의 의미적 관계와 범주 분석에 관한 연구)

  • Lee, Soo-Sang
    • Journal of Korean Library and Information Science Society
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    • v.47 no.2
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    • pp.51-70
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    • 2016
  • The purpose of this study is to analyze the semantic relation network and valence-arousal dimension through the words that describe emotions in Korean language. The results of this analysis are summarized as follows. Firstly, each emotion word was semantically linked in the network. This particular feature hinders differentiating various types of "emotion words" in accordance with similarity in meaning. Instead, central emotion words playing a central role in a network was identified. Secondly, many words are classified as two categories at the valence and arousal level: (1) negative of valence and high of arousal, (2) negative of valence and middle of arousal. This aspects of Korean emotional words would be useful to analyze emotions in various text data of books and document information.

System Implementation of Winner Forecasting for Election Cadidates Utilizing SNS Emotion Analysis (SNS 감정 분석을 이용한 선거 후보자 순위 예측 시스템)

  • Moon, Yoo-Jin;Lee, Hansoo;Park, Hyuk;Lee, Jaeyoung;Kim, Sunguk
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • pp.273-274
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    • 2017
  • 대한민국 20대 총선, 영국의 유럽연합 탈퇴인 브렉시트, 트럼프와 힐러리의 대결인 미국 대선, 이 셋의 공통점은 언론의 예측과 다른 투표 결과가 나왔다는 점이다. 이러한 일련의 사건들로 인해, 각종 언론사에서 실시하고 있는 표본조사의 신뢰도에 대한 근본적 재검토의 필요성이 제기되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 선거 후보자 지지율을 효율적이며 효과적으로 분석하기 위하여 SNS 감정분석을 제안한다. SNS 감정분석은 기존의 표본을 구하고 분석하는 방식보다 더 빠르게 표본 수집 및 분석이 가능하다. 또한 R프로그램과 구글을 이용하여 처리하기 때문에 기존 방식에 비하여 매우 저렴하다. 현재 언론사의 예측이 빗나가고 있는 시점에서 SNS 감정분석이 훌륭한 대안이 될 수 있을 것이다. 본 연구에서의 트래픽*감정분석 점수를 보았을 때, SNS 감정분석이 여론을 더 정확히 반영한다는 것을 증명한다.

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Emotional Speech Synthesis using the Emotion Editor Program (감정 편집기를 이용한 감정 음성 합성)

  • Chun Heejin;Lee Yanghee
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • pp.79-82
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    • 2000
  • 감정 표현 음성을 합성하기 위하여 본 연구에서는 감정 음성 데이터의 피치와 지속시간의 음절 유형별 및 어절 내 음절 위치에 따른 변화를 분석하였고, 스펙트럼 포락이 감정 변화에 어떤 영향을 미치는지를 분석하였다. 그 결과, 피치와 지속시간의 음절 유형별, 어절 내 음절 위치에 따른 변화와, 스펙트럼 포락 등도 감정 변화에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 감정 음성의 음향학적 분석 결과를 적용하여 감정 음성을 합성하고 평가하기 위하여, 평상 음성의 음운 및 운율 파라미터 (피치, 에너지, 지속시간, 스펙트럼 포락)를 조절함으로써 감정 음성을 생성하는 감정 편집기를 구현하였다.

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An Analysis on the Emotional Speech for the Speech Synthesis System with Emotion (감정표현 음성합성 시스템을 위한 감정 분석)

  • 천희진
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • pp.350-355
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    • 1998
  • 감정을 표현하는 음성 합성 시스템을 구현하기 위해서는 감정음성에 대한 분석이 필요하다. 본 논문에선,s 평상, 화남, 기쁨, 슬픔의 네 가지 감정에 대한 음성 데이터에 대해 음절 세그먼트, 라벨링을 행한 감정 음성 데이터베이스를 구축하였고, 감정표현이 음성에 영향을 미치는 요인에대하여, 운율, 음운적인 요소로 나누어 분석하였다. 또한 기본 주파수, 에너지, 음절지속시간에 대한 분석과 감정 음성의기본 주파수, 에너지, 음절지속시간, 스펙트럼 포락의 인지 정도를 측정하기 위하여 평상 음성에 감정 음성의 운율 요소를 적용하는 음성을 합성하여 ABX 방법으로 평가하였다. 그 결과, 기본 주파수의변화가 73.3%, 음절지속시간은 43.3% 로 올바른 감정으로 인지되었으며, 특히 슬픈 감정에서 음절지속시간은 76.6%가 올바르게 감정을 나타내는 것으로 인지되었다.

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An Emotion Recognition Technique Using Speech Signals (음성신호를 이용한 감정인식)

  • Jeong, Byeong-Uk;Cheon, Seong-Pyo;Kim, Yeon-Tae;Kim, Seong-Sin
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • pp.123-126
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    • 2007
  • 본 논문은 음성신호를 이용한 감정인식에 관한 연구이다. 감정인식에 관한 연구는 휴먼 인터페이스(Human Interface) 기술의 발전에서 인간과 기계의 상호작용을 위한 것이다. 본 연구에서는 음성신호를 이용하여 감정을 분석하고자 한다. 음성신호의 감정인식을 위해서 음성신호의 특정을 추출하여야한다. 본 논문에서는 개인에 따른 음성신호의 감정인식을 하고자하였다. 그래서 화자인식에 많이 사용되는 음성신호 분석기법인 Perceptual Linear Prediction(PLP) 분석을 이용하여 음성신호의 특정을 추출하였다. 본 연구에서는 PLP 분석을 통하여 개인화된 감정 패턴을 생성하여 간단하면서도 실시간으로 음성신호로부터 감정을 평가 할 수 있는 알고리즘을 만들었다.

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Comparison and Analysis of Speech Signals for Emotion Recognition (감정 인식을 위한 음성신호 비교 분석)

  • Cho Dong-Uk;Kim Bong-Hyun;Lee Se-Hwan
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.533-536
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    • 2006
  • 본 논문에서는 음성 신호로부터 감정의 특징을 나타내는 요소를 찾아내는 것을 목표로 하고 있다. 일반적으로 감정을 인식할 수 있는 요소는 단어, 톤, 음성신호의 피치, 포만트, 그리고 발음 속도 및 음질 등이 있다. 음성을 기반으로 감정을 익히는 방법 중에서 현재 가장 많이 접근하고 있는 방법은 피치에 의한 방법이 있다. 사람의 경우는 주파수 같은 분석 요소보다는 톤과 단어, 빠르기, 음질로 감정을 받아들이게 되는 것이 자연스러운 방법이므로 이러한 요소들이 감정을 분류하는데 중요한 요소로 쓰일 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 감정에 따른 음성의 특징을 추출하기 위해 사람의 감정 중에서 비교적 자주 쓰이는 평상, 기쁨, 화남, 슬픔에 관련된 4가지 감정을 비교 분석하였으며, 인간의 감정에 대한 음성의 특성을 분석한 결과, 강도와 스펙트럼에서 각각의 일관된 결과를 추출할 수 있었고, 이러한 결과에 대한 실험 과정과 최종 결과 및 근거를 제시하였다. 끝으로 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.

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An Analysis on the Pitch Variation Of the Emotional Speech (감정 음성의 피치 변화 분석)

  • Chun Heejin;Chung Jihye;Kim Byungil;Lee Yanghee
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • pp.93-96
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    • 1999
  • 감정을 표현하는 음성 합성 시스템을 구현하기 위해서 이전 논문에서는 음운 및 운율 요소(피치, 에너지, 지속시간, 스펙트럼 인벨로프)가 각 감정 음성에 미치는 영향에 대한 분석을 수행하였다. 본 논문에서는 네 가지 감정 표현(평상, 화남, 기쁨, 슬픔)을 나타내는 음성 데이터에 대해 음절 세그먼트와 라벨링을 행한 감정 음성 데이터베이스를 토대로 감정 표현에 많은 영향을 미치는 요소인 피치가 어떻게 변화하는지를 분석하였다. 통계적인 방법을 이용하여 감정별 피치를 정규화 하였으며, 감정 음성 데이터베이스 내의 문장별 피치 패턴에 대해 분석하였다. 그 결과 감정별 피치의 평균 ZScore는 화남이 가장 작았으며, 기쁨, 평상, 슬픔의 순으로 높았다. 또한 감정별 피치의 범위 변화는 슬픔이 가장 작았으며, 평상, 화남, 기쁨의 순으로 높았다. 문장별 피치의 패턴은 감정 표현에 따라 전체적으로 대부분 유사하게 나타났으며, 문장의 처음 부분은 화남의 경우 다른 감정에 비해 대체로 높게 변화하였고, 화남과 기쁨의 경우 문장의 뒷부분에서 다른 감정에 비해 피치가 상승하는 것을 볼 수 있었다.

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