표제지
국문초록
목차
I. 서론 10
1. 연구의 배경과 목적 10
2. 연구 범위 및 연구 방법 12
II. 선행연구 13
1. 감성분석 13
2. 토픽모델링 14
III. 감성분석을 위한 모델 구축 15
1. 분석 개요 및 절차 15
2. 데이터 설명 16
3. 데이터 전처리 17
4. 머신러닝(Machine Learning) 모델 19
4.1. Random Forest 19
4.2. SVM(Support Vector Machine) 19
5. 딥러닝(Deep Learning) 모델 21
5.1. CNN(Convolution Neural Network) 21
5.2. LSTM(Long Short Term Memory) 22
6. 감성분석 모델 평가방법 25
7. 빈도수 기반 토픽모델링 27
7.1. LDA(Latent Dirichlet Allocation) 27
IV. 성능 평가 및 연구 결과 29
1. 감성분석 모델 성능 평가 29
2. 감성별 토픽모델링 분석 결과 30
V. 결론 및 향후 연구방향 34
1. 결론 34
2. 한계점 및 향후 연구방향 35
참고문헌 36
Abstract 40
〈표 1〉 감성분석 모델 성능 평가 결과 29
〈표 2〉 긍정으로 분류된 데이터의 토픽별 단어 그룹 31
〈표 3〉 부정으로 분류된 데이터의 토픽별 단어 그룹 33
〈그림 1〉 분석과정 16
〈그림 2〉 텍스트 분포 17
〈그림 3〉 2차원 특성 데이터에 대한 SVM 분류 모델 예제 20
〈그림 4〉 CNN모델 구조 22
〈그림 5〉 LSTM의 전체적인 내부구조도 23
〈그림 6〉 LSTM모델 구조 24
〈그림 7〉 Confusion Matrix 25
〈그림 8〉 LDA모델 모형 27
〈그림 9〉 긍정으로 분류된 데이터의 토픽모델링 시각화 30
〈그림 10〉 부정으로 분류된 데이터의 토픽모델링 시각화 32