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A Method of Analyzing Sentiment Polarity of Multilingual Social Media: A Case of Korean-Chinese Languages
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Meina Cui (Kyung Hee University)
Yoonsun Jin (Kyung Hee University)
Ohbyung Kwon (Kyung Hee University)
Vol. 22, No. 3, Page: 91 ~ 111
http://dx.doi.org/10.13088/jiis.2016.22.3.091
Keywords
Sentiment Analysis, Multilingual Data Analysis, Social Media Marketing, Text Mining, SentiWordNet
Abstract
It is crucial for the social media based marketing practices to perform sentiment analyze the unstructured data written by the potential consumers of their products and services. In particular, when it comes to the companies which are interested in global business, the companies must collect and analyze the data from the social media of multinational settings (e.g. Youtube, Instagram, etc.). In this case, since the texts are multilingual, they usually translate the sentences into a certain target language before conducting sentiment analysis. However, due to the lack of cultural differences and highly qualified data dictionary, translated sentences suffer from misunderstanding the true meaning. These result in decreasing the quality of sentiment analysis. Hence, this study aims to propose a method to perform a multilingual sentiment analysis, focusing on Korean-Chinese cases, while avoiding language translations. To show the feasibility of the idea proposed in this paper, we compare the performance of the proposed method with those of the legacy methods which adopt language translators. The results suggest that our method outperforms in terms of RMSE, and can be applied by the global business institutions.
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다국어 소셜미디어에 대한 감성분석 방법 개발: 한국어-중국어를 중심으로
최미나 (경희대학교)
진윤선 (경희대학교)
권오병 (경희대학교)
Keywords
감성분석, 다국어, 소셜미디어 마케팅, 텍스트마이닝, SentiWordNet
Abstract
소비자들이 소셜미디어 상에 기록한 글을 통해 기업은 제품 또는 기업 이미지에 대한 감성분석을 수행하는데 이는 소셜미디어 기반 마케팅에서 중요한 활동 중에 하나다. 특히 글로벌 소셜미디어의 경우 국적을 불문하고 다양한 고객이 늘어남에 따라 여러 언어권의 소비자들이 각자의 언어로 다양한 의견을 표명하고 있다. 이처럼 다양한 언어로 작성된 텍스트를 감성분석하기 위해서는 기존 방법과 달리 동일한 언어로 통일시켜야 하는 번역 작업이 필요하다. 하지만 번역을 하게 될 경우, 언어와 관련된 배경이나 문화, 용어사용의 차이 등으로 본래 문서에 있는 모든 단어나 문법을 정확히 표현할수 없는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 다중 언어로 수집되는 텍스트를 번역하지 않고 해당 언어별로 텍스트를분리한 다음 감성분석을 진행하여 각각의 극성치를 종합하는 방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안한 다국어 감성분석 알고리즘을 검증하기 위해 다중언어 문장을 한국어, 중국어로 번역한 감성분석의 극성치 편차인 RMSE 값을 비교하였다. 그 결과, 번역을 통한 다중언어의 감성분석보다 언어별로 분리한 감성값이 실제 감성값에 가장 근접하는 것으로나타나 본 연구에서 제안한 방법론의 우수성을 입증하였다. 본 연구는 다수의 유사한 연구에서 사용했던 알고리즘을 사용하지 않고 원문 그대로 다중언어 감성분석을 시도했다는 점에서 의의가 있다.
Cite this article
JIIS Style
Cui, M., Y. Jin, and O. Kwon, "A Method of Analyzing Sentiment Polarity of Multilingual Social Media: A Case of Korean-Chinese Languages", Journal of Intelligence and Information Systems, Vol. 22, No. 3 (2016), 91~111.

IEEE Style
Meina Cui, Yoonsun Jin, and Ohbyung Kwon, "A Method of Analyzing Sentiment Polarity of Multilingual Social Media: A Case of Korean-Chinese Languages", Journal of Intelligence and Information Systems, vol. 22, no. 3, pp. 91~111, 2016.

ACM Style
Cui, M., Jin, Y., and Kwon, O., 2016. A Method of Analyzing Sentiment Polarity of Multilingual Social Media: A Case of Korean-Chinese Languages. Journal of Intelligence and Information Systems. 22, 3, 91--111.
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@article{Cui:JIIS:2016:657,
author = {Cui, Meina and Jin, Yoonsun and Kwon, Ohbyung},
title = {A Method of Analyzing Sentiment Polarity of Multilingual Social Media: A Case of Korean-Chinese Languages},
journal = {Journal of Intelligence and Information Systems},
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