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This study examined how to preprocess and transform data efficiently in order to use deep learning techniques in analyzing linguistic data. Researchers’ interests in deep learning techniques have explosively increased worldwide; however, it is not easy for them to link linguistics to deep learning techniques or algorithms because linguists do not know how and where to begin in using them. Thus, this study provides the general procedure to train data using deep learning algorithms in practice. In particular, for instance, we focused on how to preprocess and transform Tweet data for a sentiment analysis by using deep learning techniques. In addition, we introduced the latest deep learning algorithm, so-called BERT, in the data preprocessing and transformation procedure. The data preprocessing is particularly important because the result from deep learning can significantly vary depending on it. Even though the data preprocessing procedure can differ according to the aim of research, this study tries to introduce the general way that advanced researchers frequently use for deep learning algorithms. This study is expected to lower the barriers in applying deep learning techniques to linguistic data and make it easier for researchers to conduct deep learning research related to linguistics.
목차
1. 서론
2. 데이터 특성 파악 및 전처리
3. 딥러닝 모델 구축을 위한 학습 데이터 형태 변형
4. 연구의 의의
References
참고문헌 (13)
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이정복 / 2000 / 바람직한 통신언어 확립을 위한 기초 연구
이정복 / 2011 / 트위터의 소통 구조와 통신 언어 영역 / 인문과학연구 37:235~270
장세은 / 2019 / 대화코퍼스를 통한 셰익스피어 비극 작품과 주요 남녀 등장인물 간의 감정분석 / 언어과학 26(1):115~147
허찬 / 2017 / Word2vec와 Label Propagation을 이용한 감성사전 구축 방법 / 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 13(2):93~101
허상희 / 2012 / 트위터에서 트윗(tweet)의 특징과 유형 연구 / 한민족어문학(구 영남어문학) (61):455~494
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