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이민아 (광운대학교) 박연지 (광운대학교) 나준영 (광운대학교) 손채봉 (광운대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제24권 제11호
발행연도
2023.11
수록면
2,831 - 2,840 (10page)
DOI
10.9728/dcs.2023.24.11.2831

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응용 프로그램 배포 플랫폼에서 제공되는 사용자 리뷰와 별점은 애플리케이션의 다운로드 횟수에 큰 영향을 미치기 때문에, 개발자들은 리뷰를 통해 사용자들의 피드백을 받아들이고 애플리케이션을 업데이트한다. 그러나 사용자가 원하는 것을 알기 위해서는 리뷰를 모두 읽어야만 하는 불편함이 있다. 이를 개선하기 위해 리뷰 데이터셋을 분석하고, 그 결과를 개발자에게 보여주려고 한다. 데이터셋을 정제한 후, 모델의 하이퍼파라미터 변경을 통한 파인튜닝을 진행하였다. 카카오톡과 인스타그램 리뷰를 크롤링해 초기 데이터셋을 생성하고, KoBERT와 KoGPT-2, KoBART 모델을 사용한 감성분석을 진행하였다. 정제한 데이터셋으로 각 모델 별 재학습을 진행해 보았고, 모델의 하이퍼파라미터를 변경해보며 학습을 진행하였다. 초기 데이터로 진행한 감성분석의 정확도가 약 74%가 나온 반면, 데이터 정제와 모델의 하이퍼파라미터 보정 후 정확도가 약 89%로 약 15% 증가함을 볼 수 있다. 그 후 감성분석 성능이 가장 높은 모델을 사용하여 리뷰를 선택해 참고할 수 있게 하고자 애플리케이션을 개발하였다. 해당 애플리케이션을 사용함으로써 개발자가 사용자의 만족도를 높이는 방향으로 업그레이드하도록 도움을 줄 것이라 기대한다.
#감정분석 #자연어처리 #KoBART #KoBERT #KoGPT-2 #Natural Language Processing #Sentiment Analysis

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 데이터셋 정제와 모델 학습 결과
Ⅳ. 모델의 파인튜닝과 모델 학습 결과
Ⅴ. 애플리케이션 구현
Ⅵ. 결론
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