문장 수준의 감정 분석에서의 부정 처리

감정 분석은 사람들이 특정 주제에 대한 의견이 긍정적인지 부정적인지를 자동으로 결정하는 방법입니다. 감정 분석에서 가장 중요한 하위 작업 중 하나는 부정에 영향을 받는 단어의 순서를 결정하는 것입니다. 기존의 감정 분석 시스템들은 부정의 범위를 결정하기 위해 정적 창과 구두점에 기반한 전통적인 방법을 사용했습니다. 그러나 이러한 방법은 부정의 범위의 변동성, 언어적 특징 처리의 불능, 부적절한 의미 불명확 해소로 인해 만족스러운 성능을 제공하지 못합니다. 본 논문에서는 문장의 극성을 결정하는 과정에서 부정의 범위를 식별하는 문제를 조사합니다. 우리는 다양한 유형의 부정의 영향을 결정하는 언어적 특징을 기반으로 한 부정 처리 방법을 제안합니다. 실험 결과, 제안된 방법이 부정 범위 식별과 전반적인 감정 분석 모두의 정확도를 개선함을 보여줍니다.