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SNS 데이터와 Word2Vec을 이용한 게임 콘텐츠 평가Evaluation of game contents using SNS data and Word2Vec
- Other Titles
- Evaluation of game contents using SNS data and Word2Vec
- Issue Date
- 2018
- Publisher
- 차세대컨버전스정보서비스학회
- Keywords
- 자연어처리; Word2Vec; CBOW; 비지도 학습; SNS; NLP; Word2Vec; CBOW; Unsupervised Learning; SNS
- Citation
- 차세대컨버전스정보서비스기술논문지, v.7, no.1, pp.51 - 70
- Journal Title
- 차세대컨버전스정보서비스기술논문지
- Volume
- 7
- Number
- 1
- Start Page
- 51
- End Page
- 70
- ISSN
- 2384-101X
- Abstract
- SNS는 각종 콘텐츠들에 대한 사용자들의 평가가 생성되는 곳으로 평가를 추론하는 데이터로 유용한 곳이다. 그러나 SNS 데이터는 비속어를 비롯해 채팅 용 문장들이 많으며 문법이 정형적이지 않아 기계적으로 의미를 해석하기가 어려움이 있다. 본 논문에서는 특정 게임 사용자들을 대상으로 SNS 데이터를 6개월간 취합하여 Word2Vec을 이용하여 게임 콘텐츠가 사용자들에 가진 의미를 분석하였다. SNS 데이터는 CBOW과 Skip-gram을 비롯하여 문장 간 거리를 비교하였으며 SNS 데이터에 대한 합리적인 기계 학습 모델을 제안한다.
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- Appears in
Collections - 게임대학원 > 게임공학과 > 1. Journal Articles
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Related Researcher
- Kim, Jung Yoon
- College of IT Convergence (Department of Game Media)