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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.49 No.1
- 발행연도
- 2022.1
- 수록면
- 42 - 51 (10page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2022.49.1.42
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워드 임베딩(Word Embedding)이란 단어를 벡터로 표현하는 방법이다. 하지만 기존 워드 임베딩 방법들은 함께 등장한 단어들을 예측하기 때문에 감성이 다른 단어여도 유사한 벡터로 표현된다. 이를 사용하여 감성 분석 모델을 구축할 경우, 비슷한 패턴의 문장들을 같은 감성으로 분류할 가능성이 있으며, 이는 감성 분석 모델의 성능을 저하하는 요인 중 하나가 된다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 형태소 분석, 의존 구문 분석, 감성 사전을 활용하여 감성 정보를 반영한 워드 임베딩을 위한 학습 데이터를 자동으로 생성하는 방안을 제안한다. 제안 방안으로 생성된 학습 데이터로 워드 임베딩을 하고, 감성 분석 모델의 입력으로 사용한 결과, 기존 워드 임베딩 방법을 사용했을 때보다 향상된 성능을 보였으며, 전이 학습 모델보다 비슷하거나 높은 성능을 보였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방안
4. 실험
5. 대용량 말뭉치 감성 분석 결과 웹 사이트
6. 결론 및 향후 계획
References
참고문헌 (22)
참고문헌 신청
S. Kim, "Artificial Emotional Intelligence Technology Trend and Application Cases by Industry Field," Weekly Technology Trend No. 1936, IITP, pp. 2-14, 2020. (in Korean)
Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G., and Dean, J., "Efficient estimation of word representations in vector space," arXiv preprint arXiv:1301.3781, 2013.
Pennington, J., Socher, R., Manning, C. D., "GloVe: Global Vectors for Word Rpresentation," Proc. of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pp. 1532-1543, 2014.
Bojanowski, P., Grave, E., Joulin, A., Mikolov, T., "Enriching word vectors with subword information," Transactions of the Association for Computational Linguistics, 5, pp. 135-146, 2017.
Peters, M. E., Neumann, M., Iyyer, M., Gardner, M., Clark, C., Lee, K., and Zettlemoyer, L., "Deep contextualized word representations," arXiv preprint arXiv: 1802.05365, 2018.
Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G., and Dean, J., "Efficient estimation of word representations in vector space," arXiv preprint arXiv:1301.3781, 2013.
Pennington, J., Socher, R., Manning, C. D., "GloVe: Global Vectors for Word Rpresentation," Proc. of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pp. 1532-1543, 2014.
Bojanowski, P., Grave, E., Joulin, A., Mikolov, T., "Enriching word vectors with subword information," Transactions of the Association for Computational Linguistics, 5, pp. 135-146, 2017.
Peters, M. E., Neumann, M., Iyyer, M., Gardner, M., Clark, C., Lee, K., and Zettlemoyer, L., "Deep contextualized word representations," arXiv preprint arXiv: 1802.05365, 2018.
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