표제지 1
제출문 6
국문 초록 8
목차 9
제1장 서론 15
1. 사업 목적 16
2. 사업 수행 범위 16
3. 사업 수행 절차 17
3.1. 말뭉치 감성 분석 지침 수립 및 말뭉치 구축 17
3.2. 국내외 동향 연구 및 제안 18
제2장 말뭉치 감성 분석 20
1. 문장 분할 작업 및 도메인 선정 22
1.1. 문장 분할 작업 22
1.2. 세부 도메인 선정 24
2. 감성 분석 지침 수립 26
2.1. 감성 분석의 대상 26
2.2. 속성 기반 감성 분석 정보 26
2.3. 분석 과정 30
3. 추가 데이터 수집 32
3.1. 테스트 데이터 구축 과정 32
3.2. 테스트 데이터 구축 결과 33
4. 저작 도구 구축 34
4.1. 저작 도구 구축 방향 34
4.2. 저작 도구 구현 기능 34
5. 말뭉치 분석 데이터 36
5.1. 분석 데이터 정보 36
5.2. 데이터 납품 형태 36
제3장 말뭉치 감성 분석 활용 및 동향 연구 40
1. 말뭉치 동향 연구 42
1.1. 국내외 감성 및 감정 분석 말뭉치 구축 현황 42
1.2. 국내외 감성 및 감정 분석 말뭉치 활용 현황 58
2. 국어원 구축 말뭉치 관련 제언 69
2.1. 한국어 감정 분석 말뭉치 구축 시뮬레이션 69
2.2. 국어원 감정 분석 말뭉치 구축 방향성 제안 71
제4장 결론 80
1. 사업 요약 82
1.1. 말뭉치 감성 분석 지침 수립 및 말뭉치 구축 82
1.2. 국내외 동향 연구 및 제안 83
2. 사업의 의의 및 기대 효과 86
부록 87
〈부록1〉 말뭉치 감성 분석 지침 87
1. 속성 기반 감성 분석 89
2. 도메인별 세부 분석 지침 96
〈부록2〉 국내외 감성·감정 분석 현황 자료 108
〈부록3〉 감정 분석 말뭉치 구축 시뮬레이션 111
참고 문헌 120
Abstract 121
판권기 123
뒷표지 124
표 1. 종결 표현 기준 문장 분할 작업 예시 24
표 2. 주제별 문서 및 문장 수 통계 25
표 3. 도메인 최종 구성 27
표 4. 도메인별 개체 유형 및 속성 라벨 27
표 5. 분석 예시 문장 31
표 6. 버즈룸 주요 기능 변화 34
표 7. Json 파일 내 정보값 36
표 8. 말뭉치 감성 분석 데이터 Json 형식 납품 데이터 예시(Text level) 37
표 9. 말뭉치 감성 분석 데이터 Json 형식 남품 데이터 예시(Sentence level) 38
표 10. IMDb 데이터 예시 43
표 11. SST-2 데이터 예시 43
표 12. SST-5 데이터 예시 44
표 13. SemEval-2016 Task 4 데이터 예시(Subtask A) 44
표 14. SemEval-2016 Task 5 데이터 예시 45
표 15. Emolnt 데이터 예시 46
표 16. SemEval 2018 Task 1 E-c 데이터 예시 48
표 17. SemEval 2019 Task 3 데이터 예시 48
표 18. 감성 분석 말뭉치 주제별 분포 49
표 19. 감성 분석 말뭉치 예시 50
표 20. NSMC 데이터 예시 52
표 21. 한국어 감정 정보가 포함된 단발성 대화 데이터셋 예시 53
표 22. 연속성 대화 데이터셋 예시 54
표 23. 웰니스 대화 스크립트의 감정 분류 58
표 24. 웰니스 대화 스크립트 예시 58
표 25. 한국어 감정 분석 데이터 구축 시 고려 사항 72
표 26. 감성-감정 연계 모델 75
표 27. 감성-감정 연계 모델을 적용한 예시 75
표 28. 플루칙의 1, 2, 3차 이중 감정 예시 76
표 29. 한국어 감정 분석 데이터 구축 방안 제언 79
표 30. 국내외 감성 및 감정 분석 말뭉치 주요 구축 현황 83
표 31. 국내외 감성 및 감정 분석 말뭉치 주요 활용 현황 84
그림 1. 감성 분석 세부 지침 수립 및 감성 분석 말뭉치 구축 절차 17
그림 2. 국내외 동향 연구 및 제안 절차 18
그림 3. 블로그 게시글 문장 분할 작업 예시 22
그림 4. 누리소통망 게시글 문장 분할 작업 예시 23
그림 5. 의견 극성에 따른 문장 분류 예시(영화 도메인) 29
그림 6. 문장 감성 분석 과정 30
그림 7. 테스트 데이터 확보 과정 32
그림 8. 테스트 데이터 감성 분석 과정 33
그림 9. 2021 말뭉치 속성 기반 감성 분석 룸 35
그림 10. 감정 분류를 위한 음성 데이터셋 예시 55
그림 11. 감성 대화 말뭉치의 감정 분류 56
그림 12. 감성 대화 말뭉치 예시 57
그림 13. Empath에서 제공하는 감정 분석기(좌), 감정 대화 인공지능 Beluga Box(우) 59
그림 14. 아마존의 인공지능 스피커 '에코' 60
그림 15. Huang et al. (2019)에서 제안한 모델 아키텍처 61
그림 16. Lai et al. (2020)의 데이터 정보 62
그림 17. GoEmotions에 부착된 감정 62
그림 18. Wang et al. (2021)에서 사용한 Affective Text 데이터 예시 63
그림 19. 하이퍼클로바의 기능이 적용된 쇼핑 리뷰 예시 64
그림 20. 클로바 센티멘트 API 작동 방식 64
그림 21. 야구 댓글에서의 구어체 현상 및 감성 분석 65
그림 22. 화장품 A에 대한 속성별 감성 점수 66
그림 23. 사용자의 감정을 분석하는 챗봇 '티티' 66
그림 24. 안세훈 외(2021)의 감성 분류 정확도 68
그림 25. 안세훈 외(2021)의 감정 원인 분류 정확도 68
그림 26. 플루칙의 감정 바퀴(좌), 플루칙의 1, 2, 3차 이중 감정(우) 76
그림 27. 2021 감성 분석 말뭉치 구축 결과 82