ScholarWorks@경상국립대학교

초록

본 연구는 러시아어 텍스트 감성분석을 위한 주요 이론과 도구들을 종합적으로 검토하고, 각 접근법의 장단점을 분석하여 실질적인 활용 가능성을 제시하고자 한다. 감성분석은 텍스트 데이터를 활용해 긍정, 부정, 중립과 같은 감정을 자동으로 분류하는 자연어 처리(NLP) 기술로, 소셜 미디어, 온라인 리뷰, 정치 여론 분석 등 다양한 영역에서 활용된다. 본 연구에서는 대표적인 감성분석 도구인 Dostoevsky(사전 기반), Scikit-Learn(머신러닝 기반), DeepPavlov(딥러닝 기반)를 활용해 러시아어 텍스트에 대한 감성분석 사례를 제시하였다. Dostoevsky는 미리 구축된 감정 사전을 통해 간단한 방식으로 감성분석을 수행할 수 있었으며, Scikit-Learn은 텍스트 벡터화 및 SVM 모델을 사용해 학습 기반 감성분석 과정을 상세히 보여주었다. DeepPavlov는 RuBERT 모델을 기반으로 문맥을 효과적으로 이해하며 높은 정확도의 감성분석 결과를 제공할 수 있다. 이러한 분석 결과는 각 도구가 데이터 규모와 분석 목적에 따라 적합하게 선택될 수 있음을 보여주었다. 본 연구는 러시아어 감성분석에서 다양한 접근법과 도구의 가능성과 한계를 검토함으로써, 향후 러시아 관련 연구와 실무에서 도구 선택과 활용에 대한구체적인 방향성을 제공하고자 하였다.

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