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저자정보
Nagyeong Kim (Kumoh National Institute of Technology) Hyejin Jo (Kumoh National Institute of Technology) Jueon Lee (Kumoh National Institute of Technology) Jaeho Choi (Kumoh National Institute of Technology) Byounguk Nam (Kumoh National Institute of Technology) Yuchul Jung (Kumoh National Institute of Technology)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제20권 제2호(JKIIT, Vol.20, No.2)
발행연도
2022.2
수록면
157 - 165 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2022.20.2.157

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대부분의 사용자는 온라인 리뷰를 참조하여 다른 사용자가 구매한 제품(또는 음식)에 대해 만족했는지 여부를 확인한다. 하지만, 일부 사용자들은 귀찮고 성가시기 때문에 리뷰를 작성하지 않는다. 따라서 사용자의 불편함을 최소화하기 위해 사용자의 요구에 맞춘 문장의 감정 강도를 조절하여 몇 개의 키워드만으로 문장을 생성한다. 이를 위해 온라인 리뷰를 위한 강도 제어 리뷰 데이터 구축 방법을 제안한다. 또한, 본 연구는 텍스트 생성 실험에 GPT-2 및 BART 모델을 적용했다. 무작위로 샘플링된 생성 결과는 기계 평가와 사람 평가를 진행하였고, 사람 평가의 경우 제안된 방법이 문맥, 문법, 강도의 적합도에서 우수한 평가를 받았다. 대부분의 문장들은 단순 모델 생성 문장에 비해 감정이 일관되고 자연스러운 데이터를 생성하였다.

목차

Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Work
Ⅲ. The Proposed Framework
Ⅳ. Experiments
Ⅴ. Conclusion
References

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