In online merchant sites such as Amazon.com, online customers share their opinions on products
in a form of product reviews. Such opinions from customers are important since they greatly a ects
the others` purchase decision. Sentiment analysis is a eld of study that aims to extract and analyze
opinions contained in text. Although the level of analysis has been developed up to aspect level (i.e.
aspect-level sentiment analysis ), current techniques have limitation in that they focused on recognizing
the polarity (i.e., positivity, negativity) of opinions. In this paper, we try to extract viewpoints that
people have in mind when they express opinions toward targets (i.e., entities or aspects). If we could
extract such viewpoints, we could gain much ner-grained insight on how people think of the targets. We
try to extract viewpoints implied in adjectives, which is the most frequently used part-of-speech when
expressing opinions. We pay attention to the sole function of an adjective, which is to assign a value (e.g.
heavy) to an attribute (e.g. weight) of the noun that it modi es. We hypothesize that such attribute
of an adjective coincide with the viewpoint of the person who used the adjective to evaluate the target.
In order to extract an attribute of an adjective, we use WordNet, which maintains such relation (i.e.,
attributes relation ) between adjective synsets (adjective) and noun synsets (attribute). We asked human
annotators to see if the attribute extracted from an adjective actually coincide with the viewpoint one
can infer from opinion expression. The result shows that the task is promising.
소비자들은 Amazon.com 등과 같은 온라인 상점 사이트에서 상품 리뷰를 남김으로써 대상 상품에 대한 의견을 표현한다. 이러한 상품 리뷰는 다른 소비자들의 구매 결정에도 큰 영향을 끼친다는 관점에서 볼 때, 매우 중요한 정보 소스라고 할 수 있다. 감정 분석 (sentiment analysis)은 이렇듯 사람들이 남긴 의견 정보 (opinion)를 자동으로 추출하거나 분석하고자 하는 연구 분야이다. 이 연구 분야에서 진행된 대다수의 연구들은 크게는 문서 단위에서 작게는 상품의 요소 (aspect) 단위에서 사용자들이 남긴 의견이 긍정적 혹은 부정적 감정을 포함하고 있는지 여부를 분석하고자 하였다. 이렇게 소비자들이 남긴 의견이 대상 상품 혹은 상품의 요소를 긍정적 혹은 부정적으로 판단했는지 여부를 판단하는 것이 유용한 경우도 있겠으나, 본 연구에서 저자들은 한 발 더 나아가 소비자들이 ``어떤 관점``에서 대상 상품 혹은 상품의 요소을 평가했는지를 자동으로 추출하고자 하였다. 저자들은 본 연구에서 형용사의 대표적인 성질 중 하나가 자신의 수식하는 명사의 속성에 값을 부여하는 것임에 주목하여, 사용자가 사용한 형용사가 값을 부여하는 대상의 속성이 바로 사용자의 관점과 일치한다는 가설을 세우고 그 가설을 검증하고자 하였다. 형용사가 값을 부여하는 명사의 속성을 추출하기 위한 외부 리소스로는 WordNet을 사용하였으며, 가설을 검증하기 위해서 3명의 평가자에게 평가를 요청하였다. 실험 결과는 본 연구 방향이 충분히 가능성이 있다는 것을 보여준다.
