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      의견의 주체를 찾기 위한 후보어휘의 의견주체점수 부여 방법과 Self-training = Opinion Holders Identification by Candidate Lexical Score and Self-training

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      https://www.riss.kr/link?id=A82314814

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      의견의 주체를 찾는 일은 의견 분석을 하는데 있어 중요하게 여겨지는 부분이다. 본 논문은 시스템의 성능을 높이기 위해 각 명사구에 의견주체후보로서의 점수를 부여하는 방법을 제안하였고 점수가 학습 데이터에 제약되는 문제를 해결하기 위해 Self-training을 도입하였다. 본 논문의 방법 중 의견주체의 후보점수를 부여하는 방법은 Baseline과 비교하여 정확률을 11.8% 더 높였고 Self-training 방법으로는 정확률을 0.97% 높였다. 두 방법을 동시에 사용하였을 경우 정확률이 13.2% 증가하였다.
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      의견의 주체를 찾는 일은 의견 분석을 하는데 있어 중요하게 여겨지는 부분이다. 본 논문은 시스템의 성능을 높이기 위해 각 명사구에 의견주체후보로서의 점수를 부여하는 방법을 제안하...

      의견의 주체를 찾는 일은 의견 분석을 하는데 있어 중요하게 여겨지는 부분이다. 본 논문은 시스템의 성능을 높이기 위해 각 명사구에 의견주체후보로서의 점수를 부여하는 방법을 제안하였고 점수가 학습 데이터에 제약되는 문제를 해결하기 위해 Self-training을 도입하였다. 본 논문의 방법 중 의견주체의 후보점수를 부여하는 방법은 Baseline과 비교하여 정확률을 11.8% 더 높였고 Self-training 방법으로는 정확률을 0.97% 높였다. 두 방법을 동시에 사용하였을 경우 정확률이 13.2% 증가하였다.

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      목차 (Table of Contents)

      • 요약
      • 1. 서론
      • 2. 접근 방법
      • 3. 실험 방법
      • 4. 실험 결과 및 분석
      • 요약
      • 1. 서론
      • 2. 접근 방법
      • 3. 실험 방법
      • 4. 실험 결과 및 분석
      • 5. 요약 및 결론
      • 감사의 글
      • 참고문헌
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