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한국어 언어학적 특성 기반 감성분석 모델 비교 분석
Comparative Study of Sentiment Analysis Model based on Korean Linguistic Characteristics 원문보기

한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회, 2019 Oct. 10, 2019년, pp.149 - 152  

김경민 (고려대학교 컴퓨터학과) ,  박찬준 (고려대학교 컴퓨터학과) ,  조재춘 (상명대학교 스마트정보통신공학과) ,  임희석 (고려대학교 컴퓨터학과)

초록
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감성분석이란 입력된 텍스트의 감성을 분류하는 자연어처리의 한 분야로, 최근 CNN, RNN, Transformer등의 딥러닝 기법을 적용한 다양한 연구가 있다. 한국어 감성분석을 진행하기 위해서는 형태소, 음절 등의 추가 자질을 활용하는 것이 효과적이며 성능 향상을 기대할 수 있는 방법이다. 모델 생성에 있어서 아키텍쳐 구성도 중요하지만 문맥에 따른 언어를 컴퓨터가 표현할 수 있는 지식 표현 체계 구성도 상당히 중요하다. 이러한 맥락에서 BERT모델은 문맥을 완전한 양방향으로 이해할 수있는 Language Representation 기반 모델이다. 본 논문에서는 최근 CNN, RNN이 융합된 모델과 Transformer 기반의 한국어 KoBERT 모델에 대해 감성분석 task에서 다양한 성능비교를 진행했다. 성능분석 결과 어절단위 한국어 KoBERT모델에서 90.50%의 성능을 보여주었다.

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