소셜 네트워크에서 자살 감정 예측을 위한 기계 학습 및 의미적 감정 분석 기반 알고리즘

감정 분석은 소셜 네트워크의 출현과 함께 자동 언어 처리에서 나타난 새로운 도전 중 하나입니다. 현재 이용 가능한 정보의 양을 활용하여, 연구와 산업계는 소셜 네트워크에서 표현된 감정과 사용자 의견을 자동으로 분석할 방법을 모색해왔습니다. 본 논문에서는 자살에 대해 생각할 수 있는 감정에 대한 어려운 맥락에 위치하고 있습니다. 특히, 자살과 관련된 용어 자원의 부족을 해결하기 위해 자살과 연관된 어휘를 구성하는 방법을 제안합니다. 그런 다음, 더 나은 분석을 위해, Twitter4J에서 수집한 Twitter 데이터에서 유용한 정보를 추출할 수 있는 기계 학습 알고리즘 기반의 데이터 마이닝 도구로 Weka를 조사할 것을 제안합니다. 따라서 WordNet을 기반으로 한 훈련 세트의 트윗과 데이터 세트의 트윗 간의 의미 분석 알고리즘이 제안됩니다. 실험 결과는 기계 학습 알고리즘과 의미적 감정 분석에 기반한 우리의 방법이 Twitter 데이터를 사용하여 자살 사고를 예측할 수 있음을 보여줍니다. 또한, 이 연구는 자살을 생각할 수 있는 의미적 감정 분석의 정확성과 정밀도 측면에서 성능 효과를 검증합니다.