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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조원광 (서울대학교)
저널정보
한국사회학회 한국사회학 한국사회학 제58집 제3호
발행연도
2024.8
수록면
315 - 350 (36page)
DOI
10.21562/kjs.2024.08.58.3.315

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인공 지능 기반 감정 분석은 집합적 감정 분석에 유용하다. 하지만 이제까지의 분석은 주로 데이터를 잘 알려진 몇 가지 감정으로 분류하는 것에 머물렀다. 감정을 둘러싼 이론적 논쟁을 참고하면 이는 감정 분석의 가능성을 제한하는 일이다. 이 글에서는 이런 한계를 넘어서 감정 서사를 포착하는 인공 지능 기반 감정 분석의 가능성을 검토한다. 그 가능성의 핵심에는 셀프-어텐션(self-attention)이 있다. 셀프-어텐션은 트랜스포머 아키텍쳐의 핵심 기술인데, 데이터에서 토큰들 사이의 연결과 의존을 보다 다양하게 포착한다. 그것이 구조 동일성 기반 연결이 아니라 과제 기반 연결에 주목하기 때문이다. 셀프-어텐션에 기반한 다양한 모델을 통해 우리는 감정 서사를 좀 더 정교하게 탐색하는 다양한 전략을 고안할 수 있다. 이 글에서는 자동 문서 생성 인공 지능과 가려진 단어 예측 인공 지능을 활용한 두 가지 전략을 제안한다. 나아가 코로나19 관련 데이터를 활용하여, 자동 문서 생성을 통해 특정 데이터에 존재하는 주된 감정 서사를 재현하는 접근의 예시를 제시한다.
#인공지능 #감정 분석 #셀프-어텐션 #트랜스포머 #과제 기반 연결 #artificial intelligence #emotion analysis #self-attention #transformers #task-based connection

목차

Ⅰ. 인공 지능 감정 분석과 감정 분류
Ⅱ. 구성된 감정 이론과 감정 서사
Ⅲ. 감정 서사 포착과 셀프-어텐션
Ⅳ. 코로나 19 자료와 자동 문서 생성 AI를 활용한 예시
Ⅴ. 인공 지능 감정 분석의 다양한 가능성
참고문헌

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