감정어휘 평가사전과 의미마디 연산을 이용한 영화평 등급화 시스템
Grading System of Movie Review through the Use of An Appraisal Dictionary and Computation of Semantic Segments
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초록
본 논문은 한 문서의 전체 의미는 각 부분의미의 합성이라는 관점에서 미리 반자동으로 구축된 감정어휘 평가사전을 기반으로 한 시스템을 제안한다. 인간의 의사 결정 과정과 유사한 방식으로 의사 결정 과정을 모델링하려는 노력으로써 본 ARSSA 시스템은 개별 리뷰의 의미값 연산과 자료 분류를 통해 감정 표현이 나타난 영화평 리뷰의 자동 등급화에 대한 연구를 수행한다. 이는 {‘평점’ : ‘리뷰’} 이항구조로 이루어진 현재의 평점 부여 형식에서 발생하는 두 변항의 불연속성 문제를 해결해보려는 목적을 가진다. 이는 어휘 의미 합성 과정에서 반영된 추상적 의미들의 합성 함수를 통해 실현될 수 있다. 시스템의 성능 실험에서 네이버 무비에서 확보한 1000개의 리뷰에 대한 10-fold 교차 검증 실험이 수행되었다. 이 실험은 기존에 부여된 평점과 비교하여 감정어휘 평가사전을 이용하였을 때 85%의 F1 Score를 보였다.
Abstract
Assuming that the whole meaning of a document is a composition of the meanings of each part, this paper proposes to study the automatic grading of movie reviews which contain sentimental expressions. This will be accomplished by calculating the values of semantic segments and performing data classification for each review. The ARSSA(The Automatic Rating System for Sentiment analysis using an Appraisal dictionary) system is an effort to model decision making processes in a manner similar to that of the human mind. This aims to resolve the discontinuity between the numerical ranking and textual rationalization present in the binary structure of the current review rating system: {rate: review}. This model can be realized by performing analysis on the abstract menas extracted from each review. The performance of this system was experimentally calculated by performing a 10-fold Cross-Validation test of 1000 reviews obtained from the Naver Movie site. The system achieved an 85% F1 Score when compared to predefined values using a predefined appraisal dictionary.
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