사용자 입력 문장에서 우울 관련 감정 탐지

오재동; 오하영

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자료유형: 학술저널

저자정보: 오재동 (성균관대학교) 오하영 (성균관대학교)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제26권 제12호

발행연도: 2022.12

수록면: 1,759 - 1,768 (10page)

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본 논문은 AI Hub에서 제공하는 웰니스 대화 스크립트, 주제별 일상 대화 데이터세트와 Github에 공개된 챗봇 데이터세트를 활용하여 사용자의 발화에서 우울 관련 감정을 탐지하는 모델을 제안한다. 우울 관련 감정에는 우울감, 무기력을 비롯한 18가지 감정이 존재하며, 언어 모델에서 높은 성능을 보이는 KoBERT와 KoELECTRA 모델을 사용하여 감정 분류 작업을 수행한다. 모델별 성능 비교를 위해 우리는 데이터세트를 다양하게 구축하고, 좋은 성능을 보이는 모델에 대해 배치 크기와 학습률을 조정하면서 분류 결과를 비교한다. 더 나아가, 사람은 동시에 여러 감정을 느끼는 것을 반영하기 위해, 모델의 출력값이 특정 임계치보다 높은 레이블들을 모두 정답으로 선정함으로써, 다중분류 작업을 수행한다. 이러한 과정을 통해 도출한 성능이 가장 좋은 모델을 Depression model이라 부르며, 이후 사용자 발화에 대해 우울 관련 감정을 분류할 때 해당 모델을 사용한다.

#우울증 #인공지능 #자연어처리 #언어 모델 #Depression #AI #NLP #Language model

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A red light for modern mental health and stress management are essential [Internet]. Available:http://www.medical-tribune.co.kr/news/articleView.html?idxno=100431. J. Q. Yuki, Md. M. Q. Sakib, Z. Zamal, S. H. Efel, and M. A. Khan, “Detecting Depression from Human Conversations,” in Proceedings of the 8th International Conference on Computer and Communications Management (ICCCM'20), New York: NY, USA, pp. 14–18, 2020.

A story about our brains [Internet]. Available: http://scienceon.hani.co.kr/436471. Wellness conversation dataset [Internet]. Available: https://aihub.or.kr/opendata/keti-data/recognition-laguage/KETI-02-006. Subject-specific text Daily conversation [Internet]. Available: https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&aihubDataSe=realm&dataSetSn=543.

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