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웹 검색 쿼리의 감정 분석 및 활용

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description본 논문은 정치, 제품, 논쟁적 사건 등 편향된 의견이 많은 웹 환경에서 검색 쿼리의 감정(sentiment)을 분석하고 탐지하는 방법을 제시합니다. SentiWordNet 기반 감정 분석과 다양한 분류기(쿼리 텍스트, 결과 제목, 스니펫 기반)를 구축하여 쿼리의 감정을 탐지합니다. 이를 통해 편향된 쿼리를 입력한 사용자에게 추가적인 관련 쿼리를 추천하는 등 검색 엔진의 활용 사례를 시연합니다.

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웹 검색 쿼리의 감정 분석 및 활용

Source

  • Evernote/IFTTT Feedly/Analyzing, Detecting, and Exploiting Sentiment in Web Queries.md

Summary

본 논문은 정치, 제품, 논쟁적 사건 등 편향된 의견이 많은 웹 환경에서 검색 쿼리의 감정(sentiment)을 분석하고 탐지하는 방법을 제시합니다. SentiWordNet 기반 감정 분석과 다양한 분류기(쿼리 텍스트, 결과 제목, 스니펫 기반)를 구축하여 쿼리의 감정을 탐지합니다. 이를 통해 편향된 쿼리를 입력한 사용자에게 추가적인 관련 쿼리를 추천하는 등 검색 엔진의 활용 사례를 시연합니다.

Key Points

  • 논쟁적 주제에 대한 웹 검색 쿼리의 감정 분석 및 탐지 방법론 제시
  • SentiWordNet 시소러스를 활용한 감정 분석 및 사용자 평가 수행
  • 쿼리 텍스트, 검색 결과 제목, 스니펫을 기반으로 한 감정 탐지 분류기 구축
  • 감정 탐지를 활용한 쿼리 추천 시스템 등 실제 적용 사례 시연

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