2018년도 군산대학교 소프트웨어융합공학과 Data Intelligence Lab에서 개발한 한국어 감성사전으로 총 14,841개의 1-gram, 2-gram, ..., 8-gram, 관용구, 문형, 축약어, 이모티콘 등에 대한 긍정, 중립, 부정 판별 및 정도(degree)값 계산

data(sentiment_dic)

Format

4개의 변수와 14,841개의 관측치로 구성된 데이터 프레임.:

word

character. 사전 단어

word_root

character. 어근

polarity

integer. 긍부정의 정보. 매우 부정(-2), 부정(-1), 중립(0), 긍정(1), 매우 긍정(2)

n_gram

integer. n-Gram 수

Source

"KNU 한국어 감성사전" in github <https://github.com/park1200656/KnuSentiLex>

Details

표준국어대사전을 구성하는 각 단어의 뜻풀이를 분석하여 긍부정어를 추출하였으며, 표준국어대사전을 구성하는 형용사, 부사, 동사, 명사의 모든 뜻풀이에 대한 긍정, 중립, 부정으로 분류하기 위해 Bi-LSTM 딥 러닝 모델 사용

Examples

if (FALSE) {
data(sentiment_dic)

head(sentiment_dic)
}