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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최수원 (한국외국어대학교) 남지순 (한국외국어대학교)
저널정보
언어과학회 언어과학연구 언어과학연구 제99집
발행연도
2021.12
수록면
245 - 272 (28page)
DOI
10.21296/jls.2021.12.99.245

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This study aims to introduce a methodology of building evaluation-annotated datasets based on the evaluation-triple schema that we extracted from the review texts of fashion e-commerce apps. The evaluation triple defined in this study consists of ‘TARGET’, ‘ASPECT’, and ‘VALUE’. We classified the pair {ASPECT-VALUE} into 35 categories, which were characterized as three categories: ‘Information-, Judgment- and Suggestion- related" types. The triple elements were represented under a set of Local Grammar Graphs based on the domain-specific dictionary DECO-DOM. By applying these linguistic resources to a target review text, we generated a large-scale annotated dataset. In this study, the Semi-automatic Symbolic Propagation (SSP) methodology proposed by Nam (2021) was adopted to generate the EVAD dataset of about 200,000 review texts. The evaluation of the SSP approach shows the performance of the F1- Score 0.91, which confirms the reliability of the process that we propose in this study.
#평가분석(evaluation analysis) #평가주석 데이터셋(evaluation-annotated datasets) #의류추천 챗봇(Fashion Recommendation Chatbot) #DECO전자사전(DECO korean dictionary) #LGG(Local grmmar graph) #반자동 언어데이터 증강 방법(Semi-automatic Symbolic Propagation)

목차

1. 머리말
2. 선행 연구
3. 평가분석 트리플과 주석체계
4. {ASPECT-VALUE} 쌍 단위의 카테고리 분류
5. 평가주석 데이터셋 EVAD 생성
6. SSP 방식으로 생성된 평가주석 데이터셋의 성능 평가
7. 맺음말
참고문헌

참고문헌 (23)

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