KoBERT 모델을 활용한 텍스트 기반 리뷰 감정 분류

정창현; 설성중; 이재혁; 임지후; 염찬욱; 곽근창

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저자정보: 정창현 (조선대학교) 설성중 (조선대학교) 이재혁 (조선대학교) 임지후 (조선대학교) 염찬욱 (조선대학교) 곽근창 (조선대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2024년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회

발행연도: 2024.11

수록면: 1,342 - 1,346 (5page)

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본 논문은 KoBERT 모델을 활용하여 한국어 텍스트에서 기쁨, 분노, 슬픔, 불안, 당황, 상처의 6가지 감정을 분류하는 모델을 제안한다. 첫 번째 단계는 KoBERT 모델을 말뭉치 데이터셋으로 파인튜닝 하는 과정이다. 두 번째 단계는 하이퍼파라미터 조정을 통해 모델 성능을 향상시키는 과정이며, 마지막 단계는 웹 크롤링으로 확보한 실제 리뷰 데이터를 사용하여 성능을 평가 및 검증하는 과정이다. 이를 위해 말뭉치 데이터셋을 활용하여 KoBERT 모델을 파인튜닝하고, 실제 리뷰 데이터를 통해 성능을 검증하였다. KoBERT 기반 감정 분류 모델은 하이퍼파라미터 최적화를 통해 Test Accuracy 0.67, F1-Score 0.69의 성능을 기록하며, 기존 모델인 LSTM, GRU 보다 성능이 향상되었다. 또한, 텍스트 데이터를 정확히 반영하여 감정 분류의 신뢰성을 높였다. 실제 영화 관람평을 입력값으로 테스트한 결과, 감정 분류 성능이 우수하여 실생활 응용 가능성도 확인되었다.

#sentiment analysis #KoBERT #text classification #emotion classification #Korean text #product reviews #web crawlng

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