MUSE 감성주석코퍼스 구축을 위한 분류 체계 및 태그셋 연구

서지정보

· 발행기관 : 우리말학회
· 수록지 정보 : 우리말연구 / 47권
· 저자명 : 조동희, 신동혁, 남지순

목차

1. 머리말
2. 국내외 관련 연구 소개
3. 감성주석코퍼스 구축을 위한 몇 가지 전제적 논의
4. 트윗단위 주석코퍼스 SESAC 구축을 위한 분류기준 제안
5. 토큰단위 주석코퍼스 TOSAC 구축을 위한 분류기준 제안
6. 결론 및 향후 연구 방향

초록

본 연구는 실제 사용자 생성 오피니언 문서인 트윗글을 기반으로
한 대용량의 감성주석코퍼스를 구축하기 위해 우선적으로 요구되는 감성
주석 분류 체계와 그 태그셋 논의를 목적으로 한다. 트윗단위 감성주석코
퍼스(SESAC)의 구축을 위해 긍정, 부정, 중립, 복합, 객관, 판단불가 등
6가지 오피니언 극성 분류 기준을 제안하였다. 또한 토큰단위 감성주석코
퍼스(TOSAC)의 구축을 위하여 대상(Target), 자질(Feature), 감성어
휘(Sentiment), 오피니언 서술자(Opinion Holder), 시간 표현(Time
Expression), 극성전환장치(PSD), 극성 강조어(Polarity Intensifier),
의견 출처(Opinion Source), 구단위 극성(Frozen Phrase), 문장단위 극
성(Frozen Sentence), 이모티콘 극성(Emoticon) 등 총 12가지의 오피
니언 분류 체계를 제안하였다.

영어초록

This study aims at describing a classification criteria for constructing Multilingual
Sentiment-Annotated Corpora (named MUSE) that consist of two types of annotated
corpora: Sentence-level Sentiment-Annotated Corpus (called SESAC) and
Token-level Sentiment-Annotated Corpus (called TOSAC). In this study, we
constructed a raw corpus by collecting Twitter texts from various domains. In order
to build the SESAC corpus, we proposed 6 types of categories such as {Positive},
{Negative}, {Neutral}, {Contradictory}, {Objective}, and {Trash}. Regarding the
TOSAC annotation, 12 opinion elements have been introduced based on Liu’s
Opinion Quintuple (2012): {Target}, {Feature}, {Sentiment}, {Opinion Holder},
{Time Expression}, {Polarity-Shifting Device}, {Polarity Intensifier}, {Compared
Entity}, {Opinion Source}, {Frozen Phrase}, {Frozen Sentence}, and {Emoticon}. In
this study, we presented the current results of SESAC and TOSAC annotations that
would be provided in XML format and an important baseline for the future
fine-grained sentiment-annotated corpora.

참고자료

· 없음