연구의 목표는 인터넷 상의 휴먼 오피니언 분류 시스템을 위한 언어학적 의미·구문 패턴 모형을 개발하는 것이다. 현대 사회에서 인터넷이 보급되면서 휴먼 오피니언 문서 및 그 문장에 대한 자동 추출(extraction)과 분류(classification)에 대한 시장 수요가 증가하고 ...

연구의 목표는 인터넷 상의 휴먼 오피니언 분류 시스템을 위한 언어학적 의미·구문 패턴 모형을 개발하는 것이다. 현대 사회에서 인터넷이 보급되면서 휴먼 오피니언 문서 및 그 문장에 대한 자동 추출(extraction)과 분류(classification)에 대한 시장 수요가 증가하고 있으며 이를 위한 관련 연구들이 오피니언 마이닝(opinion mining)이라는 연구 분야로 명명되고 있다. 기존의 연구들에서 언어학과 컴퓨터공학의 본격적인 융합 연구 성과를 찾아보기 어렵다. 이는 언어학적 연구들이 일반적으로 이론적인 측면에 집중되어 있어 그 연구 성과가 실용적 시스템을 위한 언어자원으로서는 부적절한 측면이 있기 때문이다(예: Dixon 2004, Levin 1993, 김정남 2001 등). 다른 한편으로 컴퓨터공학 분야의 연구들은 제한된 언어학적 속성에 기반하여 통계적인 학습 방법론에 의존하기 때문에 성능을 향상 시키는데 한계가 있다(예: Turney 2002, Hu et al. 2004, Hatzivassiloglou et al. 1997, 명재석 외 2008, 육상근 2009 등). 본 연구에서는 언어학과 전산공학의 융합적인 연구를 통하여 기존의 오피니언 마이닝 영역에서 소홀하게 다루어졌던 언어학적 통사ㆍ의미 특성들을 체계적으로 분석하고 이를 유한그래프 문법 LGG로 기술함으로써 기존의 통계적 방식의 오피니언 자동 분석 시스템에서는 처리하지 못하였던 보다 복잡한 언어 패턴의 오피니언 문장들을 다양한 방식으로 추출하고 분류하는 것을 가능하게 하였다.
연구 결과 언어학적 성과로써 3,000개 이상 어휘에 대한 극성 사전을 구축하였고, 또한 당초 계획 대비 1,000개 많은 4,000개 구문 패턴을 구축하였다. 극성 사전의 어휘들은 강조긍정, 긍정, 중립, 부정, 강조부정으로 분류되어 기존의 긍정과 부정이라는 양 극성의 단순한 분류를 다양한 층위로 구분하는 것이 가능하다. 한편, 구축된 구문 패턴을 이용하여 문맥에 대한 이해를 요구하는 오피니언 문장에 대한 극성을 분류할 수 있다. 구문 패턴 구축 시 유한 문법 그래프(local grammar graph)를 활용함으로써 그 자체로 자동으로 극성을 판별하는 분류기가 된다. 맛집에 대한 5,700개 오피니언 문장을 대상으로 실험한 결과 59%의 재현율과 82.9%의 정확률을 얻을 수 있었다. 도메인 의존적 텍스트에 대한 초기 결과값으로, 이는 다음과 같은 컴퓨터공학적 성과를 통해 향상될 수 있었다. 즉 극성 사전 및 구문 패턴을 활용한 극성 분류 모델을 개발하여 입력 문장으로부터 극성 사전 및 구문 패턴을 이용하여 식별되는 어휘들을 자질 정보로 추출하고, 추출된 자질 정보와 극성 분류 값을 이용한 기계학습을 통해 극성 분류 모델을 개발하였다. 극성 분류 모델로써 기계학습 분야에서 널리 활용되고 있는 결정트리(decision tree)와 SVM(support vector machine)을 이용하였다. 실험 결과, 결정트리를 이용하여 69% 재현율을 얻을 수 있었고, SVM을 통해 79%의 재현율을 얻을 수 있었다. 이러한 결과는 유한 문법 그래프를 극성 분류 모델로 활용한 결과에 비해 성능이 10~20% 정도 향상된 것이다. 이와 같이 극성 어휘 사전 및 구문 패턴을 컴퓨터공학적 분류 모델에 적용함으로써 성공적인 극성 분류 모델 개발의 가능성을 보일 수 있었으며, 이러한 방법론의 적용을 통해 향후 그 효율성을 빠르게 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구의 결과에 대한 활용으로써 온라인 상품 추천 시스템 개발, 정치ㆍ사회 정책 등에 대한 여론 조사, 그리고 엔터테인먼트 콘텐츠에 대한 선호도 조사에 적용할 수 있을 것으로 기대한다. 기술적인 측면에서는 언어의 무한성 문제를 유한적 문법 및 어휘 문법 사전 구축을 통한 해결 가능성을 보였고, 언어학적 지식을 적용하여 컴퓨터공학적 극성 분류 모델을 개발하였다는 의의가 있다. 특히 본 연구는 미래의 언어학과 전산학의 융합적 연구를 위한 실제적인 모델로써의 역할을 할 것으로 기대된다.

This research aims at developing semantic and syntactic patterns required for implementing automatic classification systems of human opinion in online web documents. Current studies, named Opinion Mining (OM), have been rather relied on statistic engi ...

This research aims at developing semantic and syntactic patterns required for implementing automatic classification systems of human opinion in online web documents. Current studies, named Opinion Mining (OM), have been rather relied on statistic engineering methods by using few stereotypical seed words for determining opinion polarity, therefore it was hard to expect a high-quality classification. Meanwhile, linguistic researches being purely oriented to theoretical issues, have been far from being applied in implementation of real world system. In this regard, our approach is significant, since it is based on a serious cooperation between a linguistic research team and a computer science research group. In this research, we constructed a polarity-based electronic dictionary which covers more than 3,000 opinion words classified according to semantic features as well as polarity degree properties. And then, about 4,000 syntactic patterns that can reverse the polarity of opinion words such as 'negative sequences', 'adverbs of degree' or 'concessive clauses' have been described and formalized by means of LGG(Local-Grammar Graph) formalism (Gross 1997). The first result we have obtained by applying our LGGs recognizing lexico-syntactic patterns to a corpus of restaurant reviews could be elaborated by means of computational models we used in this research: decision trees and support vector machine models. This bootstrapping approach we adopted in this research turns out quite adequate to this task, since it is strongly based on high-quality linguistic resources. The result we propose in this research might be served as an important case study in opinion mining and extraction researches, performed on the basis of the cooperation between linguistic and computer science teams. Moreover, it will be possible to extend the current research to the other domains such as politic opinion survey or social opinion extraction as well.

연구의 목표는 인터넷 상의 휴먼 오피니언 분류 시스템을 위한 언어학적 의미·구문 패턴 모형을 개발하는 것이다. 현대 사회에서 인터넷이 보급되면서 휴먼 오피니언 문서 및 그 문장에 대한 자동 추출(extraction)과 분류(classification)에 대한 시장 수요가 증가하고 ...

연구의 목표는 인터넷 상의 휴먼 오피니언 분류 시스템을 위한 언어학적 의미·구문 패턴 모형을 개발하는 것이다. 현대 사회에서 인터넷이 보급되면서 휴먼 오피니언 문서 및 그 문장에 대한 자동 추출(extraction)과 분류(classification)에 대한 시장 수요가 증가하고 있으며 이를 위한 관련 연구들이 오피니언 마이닝(opinion mining)이라는 연구 분야로 명명되고 있다. 본 연구에서는 언어학과 전산공학의 융합적인 연구를 통하여 기존의 오피니언 마이닝 영역에서 소홀하게 다루어졌던 언어학적 통사ㆍ의미 특성들을 체계적으로 분석하고 이를 유한그래프 문법 LGG로 기술함으로써 기존의 통계적 방식의 오피니언 자동 분석 시스템에서는 처리하지 못하였던 보다 복잡한 언어 패턴의 오피니언 문장들을 다양한 방식으로 추출하고 분류하는 것을 가능하게 하였다. 연구 결과 언어학적 성과로써 3,000개 이상 어휘에 대한 극성 사전을 구축하였고, 또한 당초 계획 대비 1,000개 많은 4,000개 구문 패턴을 구축하였다. 극성 사전의 어휘들은 강조긍정, 긍정, 중립, 부정, 강조부정으로 분류되어 기존의 긍정과 부정이라는 양 극성의 단순한 분류를 다양한 층위로 구분하는 것이 가능하다. 한편, 구축된 구문 패턴을 이용하여 문맥에 대한 이해를 요구하는 오피니언 문장에 대한 극성을 분류할 수 있다. 구문 패턴 구축 시 유한 문법 그래프(local grammar graph)를 활용함으로써 그 자체로 자동으로 극성을 판별하는 분류기가 되었다. 맛집에 대한 5,700개 오피니언 문장을 대상으로 실험한 결과 59%의 재현율과 82.9%의 정확률을 얻을 수 있었다. 도메인 의존적 텍스트에 대한 초기 결과값으로, 이는 다음과 같은 컴퓨터공학적 성과를 통해 향상될 수 있었다. 즉 극성 사전 및 구문 패턴을 활용한 극성 분류 모델을 개발하여 입력 문장으로부터 극성 사전 및 구문 패턴을 이용하여 식별되는 어휘들을 자질 정보로 추출하고, 추출된 자질 정보와 극성 분류 값을 이용한 기계학습을 통해 극성 분류 모델을 개발하였다. 극성 분류 모델로써 기계학습 분야에서 널리 활용되고 있는 결정트리(decision tree)와 SVM(support vector machine)을 이용하였다. 실험 결과, 결정트리를 이용하여 69% 재현율을 얻을 수 있었고, SVM을 통해 79%의 재현율을 얻을 수 있었다. 이러한 결과는 유한 문법 그래프를 극성 분류 모델로 활용한 결과에 비해 성능이 10~20% 정도 향상된 것이다. 이와 같이 극성 어휘 사전 및 구문 패턴을 컴퓨터공학적 분류 모델에 적용함으로써 성공적인 극성 분류 모델 개발의 가능성을 보일 수 있었으며, 이러한 방법론의 적용을 통해 향후 그 효율성을 빠르게 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구의 결과에 대한 활용으로써 온라인 상품 추천 시스템 개발, 정치ㆍ사회 정책 등에 대한 여론 조사, 그리고 엔터테인먼트 콘텐츠에 대한 선호도 조사에 적용할 수 있을 것으로 기대한다. 기술적인 측면에서는 언어의 무한성 문제를 유한적 문법 및 어휘 문법 사전 구 ...

본 연구의 결과에 대한 활용으로써 온라인 상품 추천 시스템 개발, 정치ㆍ사회 정책 등에 대한 여론 조사, 그리고 엔터테인먼트 콘텐츠에 대한 선호도 조사에 적용할 수 있을 것으로 기대한다. 기술적인 측면에서는 언어의 무한성 문제를 유한적 문법 및 어휘 문법 사전 구축을 통한 해결 가능성을 보였고, 언어학적 지식을 적용하여 컴퓨터공학적 극성 분류 모델을 개발하였다는 의의가 있다. 특히 본 연구는 미래의 언어학과 전산학의 융합적 연구를 위한 실제적인 모델로써의 역할을 할 것으로 기대된다.